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CENTRO UNIVERSITÁRIO DE BELO HORIZONTE
MOISÉS HENRIQUE RAMOS PEREIRA
APLICAÇÃO DE METODOLOGIA PARA
IMPLEMENTAÇÃO DE MODELOS DIMENSIONAIS EM
BANCO DE DADOS ORIENTADO A OBJETOS
Belo Horizonte
2009
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MOISÉS HENRIQUE RAMOS PEREIRA
APLICAÇÃO DE METODOLOGIA PARA
IMPLEMENTAÇÃO DE MODELOS DIMENSIONAIS EM
BANCO DE DADOS ORIENTADO A OBJETOS
Área de concentração: Banco de Dados. Orientador: Professor Antonio da Mota
Moura Junior.
Belo Horizonte
2009
Dedico à minha namorada Luanda, grande incentivadora para a realização deste trabalho. À minha família, pessoas muito especiais na minha vida que contribuíram, passo a passo, na formação do meu caráter. Ao meu orientador pelos conselhos e por me orientar exemplarmente em meus interesses acadêmicos. Aos meus amigos que conquistei na faculdade pela convivência e pelo apoio constante.
RESUMO
Este trabalho consiste em aplicar parte da metodologia proposta por Borba (2006)
para implantação de modelos dimensionais de ambientes de Data Warehouses (DW)
em um ambiente de desenvolvimento integrado e orientado a objetos. A metodologia
em que esse trabalho se baseia apresenta técnicas para definir o modelo de negócio
da organização, gerar o modelo dimensional, representar o modelo gerado em um
diagrama UML e, por fim, efetivar o mapeamento deste em um banco orientado a
objetos pelo padrão ODMG. Conforme as adaptações realizadas para o estudo de
caso de um modelo de negócio real, este trabalho desenvolve o mapeamento de um
modelo dimensional já existente em diagrama de classes UML, implementando o
banco de forma direta através de um framework de persistência de objetos integrado
a uma linguagem orientada a objetos comercialmente difundida seguindo a
padronização estabelecida pela OMG.
Palavras-chaves: data warehouse, modelo dimensional, modelagem, bancos de
dados, metodologia, orientação a objetos, UML, BDOO.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 3.1.1 Exemplo de um negócio modelado..................................................................... 19
Figura 3.1.2 Exemplo de um modelo ER................................................................................. 20
Figura 3.2.1 A integração dos dados para uniformizar e facilitar o acesso............................. 22
Figura 3.2.2 Diagrama de ciclo de vida dimensional de negócio - Modelo de Kimball........... 24
Figura 3.2.3 Cubo de dados para um modelo dimensional..................................................... 25
Figura 3.2.4 Esboço de um modelo dimensional.................................................................... 27
Figura 3.3.1 Especialização das classes Barco e Carro em superclasse Veículo.................. 31
Figura 3.3.2 Alguns tipos de relacionamentos entre classes na UML..................................... 33
Figura 3.3.3
Figura 4.1
Diagrama de classes baseado no modelo ER da figura 3.1.2............................
Resumo da metodologia de Borba e ordem de execução das etapas................
36
39
Figura 4.1.1 Forma de armazenamento de objetos de um SGBD relacional e o db4o........... 41
Figura 4.2.1 Modelo dimensional CSB.................................................................................... 42
Figura 4.3.1 Diagrama de classes CSB................................................................................... 46
Figura 4.4.1 Código Java parcial para a classe de dimensão CDAgrupamento..................... 48
Figura 4.5.1 Esboço do modelo ER da base operacional de teste......................................... 53
Figura 4.5.2 Conjunto de resposta gerado no teste de execução........................................... 54
LISTA DE TABELAS
Tabela 3.2.1 Comparação entre modelo ER e modelo Dimensional....................................... 28
LISTA DE SIGLAS
API Application Programming Interface / Interface de Programação de Aplicativos
BDOO Banco de Dados Orientado a Objetos
BI Business Intelligence / Inteligência de Negócio
DW Data Warehouse / Armazém de Dados
ER Entidade-Relacionamento
ETL Extract-Transformation-Load / Extração, Transformação e Carga
JDBC Java Database Connectivity / Conectividade de Banco de Dados via Java
OCL Object Constraint Language / Linguagem de Restrição de Objetos
OID Object Identified / Identificador de Objeto
OLAP On-Line Analytical Processing / Processamento Analítico On-line
OO Orientação a Objetos
RUP Rational Unified Process / Processo Unificado da Rational
SGBD Sistema de Gerenciamento de Bancos de Dados
SGBDOO Sistema de Gerenciamento de Bancos de Dados Orientados a Objetos
SGBDOR Sistema de Gerenciamento de Bancos de dados Objeto-Relacionais
SQL Structured Query Language / Linguagem de Consulta Estruturada
UML Unified Modeling Language / Linguagem de Modelagem Unificada
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ....................................................................................................... 11
1.1 Contextualização do problema ........................................................................ 11
1.2 Estrutura do trabalho ....................................................................................... 13
2 REVISÃO DA LITERATURA .................................................................................. 14
3 MODELOS DE DADOS E A ORIENTAÇÃO A OBJETOS ..................................... 17
3.1 Modelo de Dados Entidade-Relacionamento ................................................... 18
3.2 Data Warehouse e o Modelo Dimensional ....................................................... 21
3.3 UML e a Modelagem Orientada a Objetos ....................................................... 28
4 MODELO DIMENSIONAL EM AMBIENTE DE PERSISTÊNCIA DE OBJETOS .... 38
4.1 As ferramentas utilizadas ................................................................................. 40
4.2 Modelo dimensional utilizado ........................................................................... 41
4.3 Mapeamento do modelo dimensional em UML ................................................ 43
4.4 Implementação do diagrama UML no BDOO .................................................. 47
4.5 Implementação e Execução de Consultas ....................................................... 50
5 CONCLUSÃO ......................................................................................................... 56
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 59
APÊNDICES .............................................................................................................. 63
11
1 INTRODUÇÃO
Neste trabalho são descritas e aplicadas algumas etapas da metodologia
proposta no ano de 2006 por Sueli de Fátima Poppi Borba, na Universidade Federal
de Santa Catarina, em tese de doutorado referente à modelagem e implementação
de ambientes de Data Warehouse sob os conceitos do paradigma da Orientação a
Objetos, adaptando-a em um modelo dimensional conhecido.
1.1 Contextualização do problema
Na era da sociedade do conhecimento, o sucesso das organizações está
diretamente ligado ao acesso privilegiado à informação em tempo e em quantidade
satisfatórios dentro da dinâmica de negócio (BORBA, 2006). Com a crescente
necessidade de gerenciar e analisar o desempenho organizacional, favorecendo o
processo de tomada de decisão, percebe-se no mercado diversas soluções de Data
Warehouses (DW) que disponibilizam, de forma mais interessante para a empresa,
as informações contidas em grandes volumes de dados distribuídos em diferentes
sistemas. A construção do DW deve possibilitar acesso fácil às informações,
apresentá-las de maneira consistente, ser adaptável e flexível a mudanças,
promover segurança em relação à proteção das informações e funcionar como uma
base para suporte a decisões (INMON, 2005).
Da mesma forma que as organizações precisam de agilidade para dispor
das informações estratégicas existentes nos sistemas, é necessário que o processo
de implementação do DW seja bem definido, rápido e com baixos custos, o que
pode ser determinante dentro da conjuntura comercial. Esse é o problema apontado
por Klein, Campos & Tanaka (1999), pois existe a carência por uma metodologia
bem definida para a implantação de ambientes DW. Assim, alguns aspectos devem
ser discutidos como, por exemplo, o suporte na manipulação de dados e custos de
implementação, pois em ambientes DW é necessário modelar todos os
agrupamentos de informações da organização, gerando assim grande quantidade de
12
dados e maior complexidade dos mesmos para o armazenamento físico. Neste
momento, com o intuito de que essa implantação seja menos impactante, surge a
necessidade do uso de bancos de dados orientados a objetos (BDOO).
A motivação para este trabalho, além daquela observada pela
metodologia de Borba (2006), vem do pressuposto que a OO poderia promover
agilidade de desenvolvimento de bancos de dados OO como ocorre na realidade do
desenvolvimento de software atualmente. Dessa forma, seria possível implementar
soluções de DW seguindo uma metodologia ou um processo de desenvolvimento
que embarcasse este paradigma, aproveitando-se das tecnologias oferecidas por
aplicações de modelagem OO para melhoria da documentação do DW como, por
exemplo, a abstração oferecida pela UML frente ao cliente.
As etapas descritas, como toda a metodologia, estão baseadas na
modelagem e extração de informações comerciais relevantes sob o conjunto de
processos chamado de Data Warehouse (DW), atualmente usado o termo Business
Intelligence (BI), e pelo paradigma conhecido como Orientação a Objetos (OO) para
o desenvolvimento de sistemas. O conceito de DW foi proposto em meados dos
anos 80 pelos idealizadores Willian Inmon e Ralph Kimball que descrevem os
processos de análise de negócio para suprir as necessidades empresariais através
de sistemas de apoio à tomada de decisão, permitindo que informações relevantes e
estratégicas sejam obtidas dos próprios dados existentes nas organizações. A teoria
OO criada na década de 60 por Kristen Nygaard e Ole-Johan Dahl tinha como
objetivo oferecer uma nova visão de modelagem e programação, pois era notável
que as pessoas pensavam em entidades e responsabilidades de negócio como um
todo estruturado e encapsulado, inferindo o conceito de objeto.
Dessa forma, durante toda a história da filosofia computacional e do
pensamento científico para a resolução de problemas de forma mais objetiva e clara,
diversos modelos foram definidos para documentar implementações de sistemas e
metodologias de desenvolvimento, considerando as incertezas do pensamento
humano e as abstrações de uma realidade para consenso de todos. Sobre as
necessidades de diferencial competitivo promovido pelas soluções de DW e as
facilidades geradas pelo paradigma OO no desenvolvimento de aplicações, percebe-
se a relevância em estudar formas de agregar os dois conceitos para extrair os
resultados mais eficazes desta associação frente às necessidades de melhor custo-
13
benefício nas análises de negócio.
O interesse deste trabalho é aplicar a metodologia de Borba (2006) para
mapear e implementar um determinado modelo dimensional com o uso de
tecnologias altamente difundidas no mercado que utilizam o paradigma OO e, dessa
forma, relatar altos ganhos de desempenho, versatilidade e baixos custos de
desenvolvimento com o intuito de apontar as vantagens no uso de bancos de dados
OO comercialmente em soluções BI.
1.2 Estrutura do trabalho
Este trabalho está dividido em cinco capítulos, incluindo o primeiro
capítulo de introdução. O segundo capítulo aborda uma revisão da literatura,
refletindo, de forma sucinta, as soluções e problemas existentes quanto a
modelagem e implementação de banco de dados, mais especificamente ambientes
de DW e o histórico da OO. O capítulo mostra, também, o cenário atual com alguns
trabalhos relacionados à implantação de DW e modelos propostos.
O terceiro capítulo apresenta, de maneira mais abrangente e conceitual,
os modelos de dados conhecidos, desde a abordagem ER para a modelagem
conceitual de bancos de dados relacionais até os modelos envolvendo a OO,
abordagem mais recente para ambientes de persistência. Além disso, técnicas e
componentes da modelagem dimensional são descritos para exemplificar algumas
metodologias propostas para o desenvolvimento de soluções DW.
Já o capítulo 4 é dedicado à descrição da metodologia de Borba (2006)
aplicada, aprofundando as etapas de mapeamento do modelo dimensional utilizado
para UML e sua implementação física por uma linguagem de programação OO. Este
capítulo apresenta as empresas que disponibilizaram o modelo dimensional para o
estudo de caso, as ferramentas utilizadas no trabalho e os conceitos definidos no
próprio modelo dimensional fornecido.
No capítulo final existem algumas reflexões e conclusões extraídas deste
trabalho, sugerindo assim algumas linhas de pesquisa para trabalhos futuros.
14
2 REVISÃO DA LITERATURA
Nas décadas de 80 e 90, o banco de dados era definido como uma única
fonte de dados para todo o processamento das aplicações existentes no meio
científico. Com a evolução tecnológica, o computador tornou-se extremamente
aplicável no mercado comercial, suprindo as instituições empresariais com dados
que favoreciam o ambiente de negócio, transformando os recursos computacionais
de simples instrumentos de cálculo para verdadeiras ferramentas de análise de
negócio com alto poder competitivo (VIDOTTI, 2001). Neste momento, a
comunidade científica e as organizações empresariais passam a perceber a
necessidade por alguma metodologia bem definida para a modelagem de bancos de
dados por causa dos problemas causados pela implementação direta e falta de
planejamento. Proposta por Peter Chen (1976), o modelo e abordagem ER passa a
vigorar, como ocorre até nos dias de hoje, como o padrão de modelagem e
desenvolvimento de bancos de dados relacionais.
Borba (2006) lembra que, desde os anos 90, a necessidade de obtenção
de dados relevantes, principalmente em tempo satisfatório imposto pela dinâmica da
globalização, vêm se apresentando cada vez mais importante e determinante para o
sucesso das organizações. Com a crescente necessidade de gerenciar e analisar o
desempenho organizacional, favorecendo o processo de tomada de decisão,
percebe-se no mercado diversas soluções de Data Warehouses (DW) que
disponibilizam, de forma mais interessante para a empresa, as informações contidas
em grandes volumes de dados (BORBA, 2006).
Em 1992, Inmon definia um DW como uma coleção de dados orientada
por assunto, integrada, variável no tempo e não-volátil, usada no apoio aos
processos de tomada de decisão gerenciais. Para ele, o DW é uma tecnologia
voltada para o estudo de técnicas e ferramentas utilizadas em aplicações que
envolvam análise intensiva de dados e integração de fontes de dados heterogêneas,
de forma a prover flexibilidade e agilidade na gerência, manutenção e acesso a
estes dados (INMON, 2005). De uma forma geral, o DW é um ambiente que obtêm
um tratamento mais adequado da informação e facilita o processo de tomada de
decisão, pois proporciona consultas de dados históricos que teriam alto custo de
15
desempenho se realizadas por sistemas tradicionais de armazenamento.
Como qualquer solução tecnológica adotada, inicialmente não se dava
uma importância emergencial à definição de um processo bem fundamentado para o
desenvolvimento de DW. Conforme Klein, Campos & Tanaka (1999), não existe uma
metodologia sólida para implantação de ambientes DW, tendo somente guias que
direcionam os arquitetos para obtenção do melhor resultado alcançável, indicando
então um dos principais problemas para o seu desenvolvimento. Para facilitar a
implementação deste tipo de abordagem, Kimball (1998), como poucos autores que
aprofundam em um modelo lógico, propõe nove passos simples para nortear a
implementação de um DW, tendo como foco o modelo estrela. Ele descreve que a
construção efetiva de um DW se inicia pela modelagem dimensional, uma técnica de
projeto lógico de banco de dados que busca apresentar os dados em um formato
que seja intuitivo e com alto desempenho para o usuário final.
Diferentemente na área de desenvolvimento de sistemas, onde o
paradigma da orientação a objetos (OO) se firma cada vez mais desde esta época, é
importante comentar que não existem muitas pesquisas do uso desse paradigma na
implementação de bases DW.
Esse enfoque para a orientação a objetos, paradigma de modelagem e
programação criada nos anos 60, baseia-se no fato de que os objetos oferecem uma
abstração maior para a modelagem de dados extremamente complexos, pois eles
representam melhor as entidades do mundo real incorporando atributos e
responsabilidades daquela entidade (BOSCARIOLI et al, 2006). Como ocorre
também na modelagem dimensional, é necessário encontrar todos os objetos que
compõem o DW, sem contar que os requisitos do negócio podem mudar dentro da
dinâmica de competição do mercado. Dessa forma, os objetos podem ser estendidos
para atender às novas demandas de mercado. Segundo Freitas Júnior et al (2002),
esses objetos podem ser atributos de uma dimensão, podem ser as próprias
dimensões, as métricas ou até mesmo as tabelas fato do DW. Outra vantagem do
modelo orientado a objetos percebe-se na possibilidade de utilizar o mesmo modelo
no projeto conceitual, onde os objetos são construídos; no projeto lógico,
estendendo-se esses objetos conforme a tecnologia; e no físico, quando detalhes da
ferramenta utilizada na implementação são incorporados ao modelo utilizado.
Borba (2006) comenta que cada objeto possui um único identificador OID
16
na base de dados inteira em um banco de dados orientado a objetos (BDOO),
enquanto que em base de dados relacionais, uma chave primária formada por um ou
mais atributos identifica somente uma tupla em uma relação. O estado atual de um
determinado objeto consiste no valor das suas propriedades, sejam seus próprios
atributos ou os relacionamentos com outros objetos. Como os objetos representam
entidades do mundo real mais fielmente, os valores de seus atributos podem ser
muito complexos, podendo representar outros objetos. Já em bancos de dados
relacionais ocorrem algumas incompatibilidades referentes a esse tipo de
complexidade, pois existe uma grande separação entre os dados e suas operações
ou responsabilidades (BOSCARIOLI et al, 2006).
Dessa forma, apesar do sucesso dos sistemas de gerenciamento de
dados relacionais, Klein, Campos & Tanaka (1999) afirmam que a manipulação de
informações complexas proporcionada pelas diversas aplicações, inclusive a
tecnologia de DW, exigiram novas soluções de gerenciamento de dados como os
sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a objetos (SGBDOO) e
objeto-relacionais (SGBDOR).
Dentro da modelagem de um DW, o esquema estrela se projeta como a
principal forma de representação da dimensionalidade de negócio e, ao introduzir as
abstrações OO, esses sistemas de gerenciamento permitem que as tabelas fato e as
dimensões sejam melhor representadas. Neste contexto surge a proposta de
modelagem OO por Borba (2006) para bancos DW que aplica integralmente os
conceitos da OO sem nenhum tipo de tecnologia intermediária.
Nos últimos anos ocorreram alguns usos de BDOO no mercado, como
relata Rosemberg (2008). A Indra Sistemas, grupo espanhol líder em tecnologia, foi
contratada recentemente para desenvolver um centro de controle do sistema de
trens bala AVE da Espanha (ROSEMBERG, 2008). Neste projeto, um BDOO foi
utilizado como a base de dados de tempo real para controlar o tráfego. O BDOO
usado foi o db4o, um framework de persistência de objetos criado por volta do ano
2000, gerando uma capacidade de processamento em torno de 200 mil objetos por
segundo no sistema da Indra com pouco uso de memória. De acordo com José
Miguel Rubio Sánchez, gerente técnico da Indra, o maior benefício observado se
mostrou na facilidade em trabalhar diretamente com objetos em consultas sem
transformar os dados nos projetos complexos em Java.
17
3 MODELOS DE DADOS E A ORIENTAÇÃO A OBJETOS
Nas últimas décadas, a computação vem evoluindo no que se refere às
metodologias e tecnologias de modelagem e armazenamento de dados. Uma
dessas tecnologias que contribuíram para essa evolução são os diversos tipos de
bancos de dados que armazenam grande quantidade de dados em um curto espaço
de tempo, mas esta realidade passou a dificultar aos envolvidos identificar e analisar
informações relevantes ali presentes para o negócio da organização. Dessa forma, o
modelo de dados deve fornecer uma visão precisa e objetiva de como os dados
serão armazenados para favorecer o entendimento de conceitos, especificações e
regras durante o projeto de banco de dados (BORBA, 2006).
Conforme Vieira (2001), um modelo de dados é uma coleção de conceitos
que podem ser usados para descrever um conjunto de dados e operações para
manipular esses dados. Para Elmasri & Navathe (2002), os modelos de dados
podem ser classificados em modelo conceitual, lógico e físico, conforme a etapa de
desenvolvimento do projeto do banco em que o modelo é utilizado.
O modelo conceitual representa as entidades e seus relacionamentos
conforme observadas e expostas no mundo real durante a fase de análise entre os
envolvidos da organização, desconsiderando detalhes impostos pela tecnologia,
metodologias ou dispositivos físicos. No modelo lógico, construído a partir do modelo
conceitual, as entidades mapeadas são representadas conforme um padrão mais
técnico e formal, considerando limitações tecnológicas e decisões de projeto
conforme a visão do usuário do SGBD, mas ainda se abstém do ambiente físico
onde os dados serão armazenados no computador. Já no modelo físico, detalha-se
os tipos de campos, o acesso à memória e demais itens para o SGBD, pois os
dados são representados conforme o ambiente físico para implementar as estruturas
de armazenamento das ocorrências ou instâncias das entidades (COUGO, 1997).
Dentro de uma abordagem tradicional, um tipo de modelo muito usado na
especificação de um banco de dados é o modelo Entidade-Relacionamento,
geralmente utilizado no projeto conceitual de aplicações de um banco de dados.
(ELMASRI & NAVATHE, 2005).
18
3.1 Modelo de Dados Entidade-Relacionamento
Proposto por Peter Chen em 1976, o modelo Entidade-Relacionamento
(ER) é uma extensão do modelo conceitual que estuda os dados e descrições da
realidade em um esquema de conceitos entendíveis pelo usuário final. Dessa forma,
o modelo ER representa, sob uma forma estrutural simétrica, os dados em um
diagrama que mapeia as entidades do negócio e os relacionamentos entre elas de
forma a remover a redundância de dados (KIMBAL, 1998).
Para implementar um modelo ER sobre um determinado cenário de
dados, é necessário identificar os tipos de entidades e seus relacionamentos,
desenhar um diagrama ER a partir destes, identificar os atributos e valores, traduzir
o diagrama ER em um diagrama estruturado de dados e projetar os formatos dos
registros (CHEN apud BORBA, 2006).
No estudo de modelagens de dados, é necessário conhecer os conceitos
de entidade, relacionamento, atributo e identificadores, elementos presentes na
construção dos diagramas e importantes na construção de um banco de dados.
Chen (1976) define entidade como “(...) uma „coisa‟ que pode ser
claramente identificada. Uma determinada pessoa, empresa ou evento é um
exemplo de uma entidade”, ou seja, entidade é todo objeto relevante encontrado na
descrição do negócio modelado, no qual objeto aqui é um termo genérico e ainda
não está associado à orientação a objeto, assunto que será tratado mais à frente.
Graficamente no diagrama ER, as entidades modeladas são
representadas por um retângulo que, numa abordagem geral, significa todos os
objetos referentes àquela entidade dos quais deseja-se armazenar informações.
Caso seja preciso referenciar um objeto em particular, ou seja, um determinado
conjunto de dados reais existentes no ambiente modelado, denota-se uma
ocorrência ou instância de uma entidade (HEUSER, 1998).
Depois de identificadas todas as entidades, é necessário representar as
informações que caracterizam essas entidades dentro do cenário de negócio.
Conforme Heuser (1999), uma dessas características que pode ser armazenada é o
relacionamento entre entidades no ambiente real. Percebe-se que relacionamento é
uma determinada associação entre duas ou mais entidades como, por exemplo,
19
entre as entidades Professor e Disciplina de um determinado minimundo, podemos
encontrar o relacionamento Leciona, pois a associação existente é de que Professor
Leciona Disciplina. Na figura 3.1.1 temos um exemplo de um determinado negócio
modelado onde foram identificadas três entidades (Cliente, Pedido e Produto) e dois
relacionamentos (Faz e Contém) entre elas. As imagens de objetos e pessoas
representam as respectivas instâncias das entidades.
Figura 3.1.1 – Exemplo de um negócio modelado. Fonte: MACHADO & ABREU, 2004.
Os relacionamentos podem ser classificados em três tipos:
um-para-um (1:1), onde uma instância de uma entidade está
associada a uma instância da outra entidade;
um-para-muitos (1:n), onde uma instância da primeira entidade pode
estar associada a uma ou várias instâncias da segunda entidade;
muitos-para-muitos (n:m), onde cada instância de uma entidade pode
estar associada a várias instâncias da outra entidade e vice-versa, ou
seja, pode ser entendido como um relacionamento 1:n bilateral pelo
fato de que em ambos os sentidos de leitura existe um grau de um-
para-muitos (MACHADO & ABREU, 2004).
No estudo de relacionamentos pelo modelo ER, encontramos também os
conceitos de totalidade e parcialidade que exprimem, respectivamente, a
obrigatoriedade e a não-obrigatoriedade da existência de pelo menos uma
associação entre duas entidades. No diagrama ER os relacionamentos são
20
representados por um losango e os conceitos acima aparecem como uma linha de
ligação dupla (totalidade) e uma linha simples (parcialidade) ligadas às entidades.
Outra forma muito utilizada para se representar esse tipo de obrigatoriedade é
descrever a cardinalidade mínima e máxima das entidades no relacionamento,
colocando o número 0 para cardinalidade mínima opcional e o número 1 para
ocorrências obrigatórias (HEUSER, 1998).
Outra propriedade das entidades que devem ser modeladas e
armazenadas são os seus atributos, valores que definem e caracterizam uma
determinada entidade. Para Chen (1976), “As informações sobre uma entidade ou
um relacionamento é obtido através da observação e medição, expressas por um
conjunto de pares atributo-valor”, ou seja, as entidades e relacionamentos podem
ser compostos por atributos que, por sua vez, possuem valores em suas instâncias.
Figura 3.1.2 – Exemplo de um modelo ER. Fonte: HEUSER, 1998.
Finalizando essa abordagem superficial dos conceitos envolvidos no
modelo ER, encontramos os identificadores, atributos especiais existentes nas
entidades modeladas, possibilitando que cada instância ou tupla seja única nas
tabelas que representam as entidades. Esses identificadores são conhecidos como
chaves primárias de banco de dados relacionais e relacionamentos n:m são
identificados pelos atributos-chave das entidades envolvidas (BORBA, 2006).
21
3.2 Data Warehouse e o Modelo Dimensional
Nesta seção, serão apresentadas algumas definições referentes a Data
Warehouse (DW) e alguns elementos importantes do modelo dimensional para uma
discussão das vantagens de um mapeamento orientado a objetos.
Encontra-se na literatura a caracterização de DW como “(...) uma coleção
de dados orientada a assuntos, integrada, não volátil e variável no tempo em suporte
às decisões gerenciais” (INMON, 2005: 29). Borba (2006) complementa que um DW
é uma importante ferramenta para análise e acesso mais global aos dados advindos
de diversas bases de dados autônomas e heterogêneas, pois o DW possui uma
cópia dos dados extraídos de um ou mais sistemas de produção na fase de
carregamento (KIMBALL, 1998). O conceito de Data Mart é parecido com as
definições acerca de um DW, mas focado sobre um determinado assunto, ou seja,
Data Mart é um DW departamental que possui um assunto definido.
A implementação de um DW deve ser considerada um projeto de
desenvolvimento e deve ser mantido pela organização que deseja melhorar o seu
processo de decisão (PINHEIRO, 2002). Na abordagem de Kimball (2002), Data
Marts são criados e, posteriormente, o DW é construído a partir da correlação entre
eles, mas para Inmon (2005), o DW é construído para depois os assuntos serem
identificados para Data Marts. Como não é foco de análise deste trabalho, o
detalhamento dessas implementações não será abordado.
Como visto na sessão anterior, o modelo ER é amplamente usado na
construção de bancos de dados relacionais que suportam a maioria das bases de
dados operacionais das organizações atualmente. Essas bases de dados
operacionais são baseadas nas aplicações da empresa, para obtenção de melhor
desempenho conforme o sistema ao qual está associada (VIDOTI, 2001).
Diferentemente, um DW é baseado em assunto, ou seja, os dados são organizados
conforme os principais assuntos do negócio da empresa.
Os dados no DW não são deletados e nem atualizados livremente como
nas bases operacionais, salvo na administração do processo de carga do DW,
quando os dados dos aplicativos em produção são inseridos e, a partir daí, serão
apenas consultados durante as demandas de negócio. Conforme Kimball (1998), o
22
primeiro estágio do DW onde estes dados são carregados para serem tratados em
processos ETL (extract-transformation-load) é conhecida como data staging area e
esse controle de carga (inserção) é feito fora do expediente das consultas analíticas.
Essa propriedade de que os dados não são atualizados e deletados, inferindo a não-
volatilidade ao DW, permite melhor performance do mesmo, pois o ambiente
executará as transações analíticas sem perder tempo de processamento no controle
de concorrência como acontece nos bancos de dados operacionais acessados por
diversos usuários que podem executar diferentes tarefas sobre os mesmos dados.
Figura 3.2.1 – A integração dos dados para uniformizar e facilitar o acesso. Fonte: VIDOTTI, 2001.
Conforme a Figura 3.2.1 acima, a integridade dos dados é outra
importante característica de um ambiente DW, pois os dados advindos das diversas
fontes operacionais podem possuir diferentes formatos e valores, em conformidade
às suas respectivas aplicações. Como não existe a exigência de uma padronização
das informações no ambiente operacional, adota-se um padrão para os dados no
DW, mantendo os mesmos integrados sob um único formato (VIDOTTI, 2001). Para
Inmon (2005), a integração é o processo mais importante na manutenção de um DW
e como os dados são alimentados a partir de múltiplas fontes, eles devem ser
manipulados a fim de possuírem uma única imagem corporativa. Com isso, “os
dados são inseridos no data warehouse de tal forma que as muitas incoerências no
nível do aplicativo são desfeitas” (INMON, 2005: 31).
O DW também é variante no tempo, ou seja, os dados nesse ambiente
representam uma faixa extensa de tempo, podendo armazenar, por exemplo, as
23
realidades e instâncias de um determinado dado concebido há vários anos. Já as
bases operacionais de dados, frequentemente, armazenam somente a atual
instância dos dados e, como podem ser alterados ou até mesmo deletados, quando
uma mudança ocorre, perde-se a referência do antigo status em que o dado se
encontrava. Conforme Vidotti (2001), essa característica do DW é garantida pela
implementação de uma dimensão de tempo que, no momento em que os dados são
inseridos no DW, receberá em seu atributo-chave o valor da data desta atualização,
permitindo assim ter redundância dos dados que estão diferenciados somente pela
data de alteração dos mesmos no ambiente operacional. O conceito de dimensão
será apresentado durante a definição de modelagem dimensional.
O acesso ao DW fornece alto desempenho na obtenção de resposta em
sistemas caros com alta transitividade de dados. Dessa forma, o DW é um tipo de
projeto que enfoca “(...) a implementação de um processo, ferramentas e facilidades
para se gerenciar e gerar informação completa, oportuna e compreensível para o
processo decisório nas organizações” (BORBA, 2006).
Na modelagem de DW não é utilizado plenamente o conceito de projetos
normalizados, como existente na abordagem ER (BORBA, 2006). Dessa forma, no
projeto de DW, é modelada uma tabela central (fato) conectada a diversas outras
tabelas que armazenam as dimensões do negócio dando um caráter estrelar ao
modelo. Geralmente, somente a tabela de fatos é normalizada, não necessariamente
todas as tabelas como no modelo ER. Borba (2006) afirma que a comunidade
científica ainda não direcionou um estudo concreto para a padronização de modelos
conceituais para DW, incluindo a construção de modelos dimensionais.
Conforme Barbieri (2001), os tipos de modelos existentes para estruturas
transacionais, como o modelo ER, são incompatíveis com as novas necessidades
empresariais de competitividade, diferenciais de negócio e tomadas de decisão
estratégicas, sendo necessária a formulação de novos modelos que abordem uma
visão mais focada para o negócio das organizações e que, dessa forma, facilitem no
desenvolvimento de ambientes DW. Como descrito no capítulo 2, ao longo dos anos,
em consonância com as necessidades de mercado, foram publicadas diversas
abordagens para implementação destes ambientes analíticos. A seguir são descritas
duas metodologias que possuem muitos elementos em comum, mas seguem
arquiteturas e paradigmas diferentes em diversas fases: o modelo de Kimball e o
24
modelo proposto por Borba em 2006.
Frente à realidade do mercado no gerenciamento de informações
estratégicas, Kimball et al (1998) promoveu, desde meados dos anos 80, um modelo
contendo as principais diretrizes de desenvolvimento do DW, distribuídas em 9
fases. Esse modelo afirma que os projetos do DW devem incidir sobre as
necessidades do negócio e que os dados devem ser unidimensionais quando
apresentados aos clientes. Cada projeto no DW deverá ter um ciclo finito com início
e fim bem definidos. A sua primeira fase consiste do Planejamento de Projeto,
seguida pelas fases de Definição dos Requisitos de Negócio, Design Técnico de
Arquitetura, Seleção e Instalação de Produtos, Modelagem Dimensional, Design
Físico, Design e Desenvolvimento da Data Staging Area, Especificação e
Implementação da Aplicação Analítica, Implantação, Manutenção e Crescimento
(KIMBALL, 2002). Este modelo foca o desenvolvimento do DW para um ambiente de
bancos de dados relacionais.
A Figura 3.2.2 apresenta o diagrama de ciclo de vida do modelo de
Kimball, indicando a distribuição das fases seqüenciais, dependências e fases
concorrentes em um projeto de desenvolvimento de DW. Kimball & Ross (2002)
alertam que o diagrama não reflete uma cronologia absoluta entre as fases e nem o
verdadeiro tempo de duração de cada uma delas. É um modelo que pode ser
considerado como um simples roteiro que facilita a equipe do projeto no
desenvolvimento e que serve tanto para os projetos-assunto de Data Mart como
para todo o ambiente DW.
Figura 3.2.2 – Diagrama de ciclo de vida dimensional de negócio – Modelo de Kimball. Fonte: KIMBALL, 2002: 332.
25
O modelo proposto por Borba (2006) promove a implementação do DW
em BDOO, trabalhando com os conceitos do paradigma OO em várias de suas
fases. Estes conceitos, quando representados pela UML, oferecem uma modelagem
adequada das características de um DW, desde a fase de levantamento de
requisitos até a implementação. Conforme Borba & Morales (2006), as 5 etapas que
compõe este modelo são, nesta ordem: a Definição do Modelo do Negócio; Geração
do Modelo Dimensional; Geração do Modelo Dimensional Representado pela UML;
Mapeamento do Modelo UML para BDOO. Este modelo será devidamente
aprofundado no próximo capítulo, pois trata-se de uma parte fundamental para a
realização deste trabalho, principalmente no que se refere às fases de mapeamento
do modelo dimensional em diagrama UML e deste para um ambiente OO.
Uma das técnicas de modelagem mais utilizadas atualmente para a
implementação de um DW é a modelagem dimensional, um tipo de modelo lógico
que reflete os requisitos de negócio em uma estrutura de cubo de dados, como
mostrado na figura 3.2.3, um cubo de dados envolvendo as dimensões Região,
Produto e Tempo. Conforme Kimball & Ross (2002), para construir o modelo
dimensional é necessário identificar o processo de negócio a ser modelado,
descrever o nível de granularidade e mapear as dimensões e fatos do negócio.
Figura 3.2.3 – Cubo de dados para um modelo dimensional. Fonte: PINHEIRO, 2002.
Barbieri (2001) complementa que a modelagem dimensional representa a
informação como interseções das várias dimensões do negócio para que o usuário
26
veja os dados conforme o entendimento que ele tem dessa realidade. O modelo
dimensional possui uma estrutura mais assimétrica, diferentemente do modelo ER,
mapeando uma tabela central chamada de tabela fato com diversos joins com outras
tabelas secundárias, as dimensões (KIMBALL, 1998). No estudo da modelagem
dimensional, mostra-se necessário entender os conceitos de tabelas fatos,
dimensões, métricas e demais elementos que integram este tipo de modelagem.
Lopes & Oliveira (2007) definem tabelas fatos, também conhecidas como
cubos de decisão ou tabelas de fatos, como representantes das transações ou
ocorrências existentes no negócio. De forma mais específica, Kimball (1998) afirma
que as tabelas de fatos armazenam as medições numéricas de desempenho
extraídas dos fatos relevantes do negócio e as combinações entre as dimensões ali
presentes. Para Borba (2006), em muitos casos, os fatos não são conhecidos e,
geralmente, representam valores numéricos, também chamados de métricas,
quantificados em medidas conforme uma realidade que é determinada pelos níveis
de dimensão. Um exemplo de tabela fato está no modelo dimensional da figura
3.2.4, cuja tabela de fatos Vendas, conectada às dimensões Tempo, Produto e Loja,
possui os totais diários de todos os produtos vendidos em uma loja, produzindo
instâncias diferentes para diferentes combinações das dimensões (KIMBALL, 1998).
As dimensões representam os diversos tipos de visões que os usuários
poderão ter do negócio. Este tipo de tabela armazena as descrições das dimensões
de negócio modeladas, de preferência que sejam implementadas em diversos
campos textuais, e são utilizadas como elementos condicionais que restringem ou
formam os cabeçalhos das consultas analíticas do usuário (KIMBALL, 1998). Na
figura 3.2.4, as tabelas Produto, Loja e Tempo são tabelas dimensionais e cada
registro existente em cada uma delas representa, respectivamente, um produto, uma
loja e tempo específicos. No caso da dimensão Tempo, como comentado
anteriormente, é típica em um modelo dimensional para garantir a variância temporal
do DW e armazenar as instâncias ao longo do tempo para consultas históricas.
No modelo dimensional, o mapeamento dos relacionamentos é feito sob
uma lógica diferente da aplicada ao modelo ER. As dimensões fazem
relacionamentos de 1:n com a tabela de fatos, cujo lado 1 está na dimensão e o lado
n na tabela fato, representando que uma instância de uma determinada dimensão
pode estar em uma ou mais instâncias dos fatos ocorridos no negócio. Em muitos
27
modelos dimensionais o lado n de relacionamentos é descrito por um asterisco,
notação muito encontrada também em modelos orientados a objetos. Conforme
Borba (2006), enquanto os relacionamentos entre as entidades são mapeados de
forma explícita no modelo ER, no modelo dimensional os relacionamentos
representam, implicitamente, as interseções entre a tabela de fatos e suas
dimensões, dentro do ideal imposto pelo cubo de dados.
Figura 3.2.4 – Esboço de um modelo dimensional. Fonte: Adaptado de KIMBALL, 1998: 10.
Os campos das tabelas desenhadas para o modelo dimensional são
extremamente importantes, pois, dependendo de como são classificados no modelo,
eles refletirão alguma característica e informação importantes para os processos
analíticos de tomada de decisão, seja para armazenar um fato do negócio ou uma
descrição textual de uma dimensão. De acordo com Kimball (1998), essa
classificação é denominada granularidade da tabela. Toda tabela de fatos possui
como atributo-chave a combinação das chaves primárias das tabelas dimensionais
as quais está ligada. Como na modelagem de bancos de dados relacionais, todo
relacionamento n:m deve ser mapeado como uma nova tabela e, em ambientes DW,
ela será uma tabela de fatos (KIMBALL, 1998).
A tabela 3.2.1 abaixo aponta as principais diferenças, sob um ponto de
vista conceitual, entre os modelos ER e dimensional. Borba (2006) analisa que,
mesmo com características análogas, estas duas modelagens focam em semânticas
diferentes na abordagem e modelagem dos dados, como visto até agora. Enquanto
28
o modelo ER objetiva a modelagem das entidades existentes no negócio e como se
relacionam entre si, a modelagem dimensional modela as dimensões de negócio
envolvidas e os fatos ocorridos que as combinam, medindo o desempenho sob a
análise de métricas.
Tabela 3.2.1: Comparação entre modelo ER e modelo Dimensional.
Fonte: Adaptado de BARBIERI, 2001.
Modelo ER Modelo Dimensional
Modelo mais complexo Padrão de estrutura mais fácil e intuitiva
Tabelas (Entidades) representam os dados e
seus relacionamentos
Tabelas Fato e tabelas Dimensão
Todas as tabelas são normalizadas Tabelas de Fatos são núcleos (normalizadas)
Criado para remover redundância Mantêm a redundância
As tabelas são indistintamente acessadas Tabelas Dimensão são os pontos de entrada
Maior número de tabelas, dificultando os joins Menos tabelas, facilitando os joins
Dificuldade de leitura pelos usuários finais Leitura mais fácil pelos usuários finais
Existem diversos modelos dimensionais, mas os mais utilizados
academicamente e comercialmente são o modelo Estrela e o modelo Floco de Neve,
conhecidos na literatura, respectivamente, por Star Schema e Snowflake Schema. A
estrutura do modelo Estrela consiste em diversas tabelas dimensionais conectadas
exclusivamente a uma ou mais tabelas de fatos que se encontram no centro,
possuindo um formato estrelar. Já no modelo Floco de Neve existem tabelas de
dimensão conectadas a outras dimensões. A metodologia discutida no capítulo 4
aborda detalhes do mapeamento para cada um destes modelos, enfatizando mais o
modelo Estrela, pois trata-se do formato do modelo dimensional utilizado.
3.3 UML e a Modelagem Orientada a Objetos
Criado na década de 60, o paradigma da Orientação a Objetos (OO) vem
sendo cada vez mais difundido nos processos de desenvolvimento de software. Ele
representa os dados em estruturas conhecidas como classes de objetos que, sob
um ponto de vista de análise de projetos, implementam atributos e responsabilidades
inerentes ao tipo de entidade modelada. Esse tipo de estrutura favorece a
representação de dados muito complexos. Conforme Borba (2006), a modelagem
29
OO promove maior abstração dos dados a serem representados usando estruturas
denominadas classes de objetos, encapsulando as diversas operações ou métodos
que podem ser aplicadas a um determinado objeto.
Sob o âmbito do processo de construção de bancos de dados, a
abordagem orientada a objetos é utilizada na modelagem conceitual de banco de
dados orientados a objetos (BDOO), pois existe mapeamento direto, até mesmo sob
a concepção do usuário, de um modelo de dados OO para sua implementação em
um BDOO (BORBA, 2006). Para que a modelagem orientada a objetos fique bem
fundamentada e mais fácil de ser entendida, é necessário conhecer os conceitos e
objetivos do paradigma OO e os seus elementos essenciais, englobando as
definições de classe, objeto, associação, herança, polimorfismo, encapsulamento,
mensagens e os diagramas produzidos.
De forma análoga, Freitas Júnior et al (2002) define objeto como uma
entidade no modelo ER que, além dos seus atributos, possuem também métodos.
Os atributos de um objeto carregam mais características do que aqueles mapeados
nas entidades ER. Um atributo, além de seu nome, também possui grau de
visibilidade e o tipo de dado que ele armazena, dependendo do nível em que o
projeto se encontra. Os métodos dos objetos também informam essas
características em suas assinaturas, trechos para descrever se o método retorna
valores, qual o tipo de retorno, nome da operação e parâmetros necessários. Um
objeto, sob uma definição mais técnica, é uma instância de uma classe modelada
para um sistema ou para um BDOO.
Conforme Elmasri & Navathe (2002), na implementação de sistemas,
dados estruturados são denominados objetos transientes quando não são mantidos
quando o programa termina sua execução, enquanto que, quando são armazenados
permanentemente no BDOO, eles são chamados de objetos persistentes. Todo
objeto possui um estado, comportamentos e um OID, que é um identificador único
de um objeto em todo o ambiente físico onde o mesmo se encontra modelado.
Conforme Boscarioli (2006), o estado de um objeto reflete o valor da
instância deste objeto, mais especificamente, o valor das suas propriedades.
Fisicamente, o estado é formado pelas instâncias das variáveis que podem
armazenar os dados e, por elas, pode ser modificado ao longo da existência do
objeto no ambiente (BORBA, 2006). O comportamento de um objeto é definido pelo
30
conjunto de métodos definidos e que são executados quando invocados por
operações de outros objetos. Essas operações podem alterar um ou mais atributos
do objeto, alterando, assim, o seu estado.
A identidade é uma das principais propriedades dos objetos. Mesmo
convergindo para o conceito de identificação única proposto pela chave primária às
entidades do modelo ER, Cattell et al (2000) aponta algumas diferenças entre a
abordagem ER e OO, pois enquanto a chave primária identifica uma única tupla em
uma relação entre entidades, o OID identifica um objeto único em todo o banco de
dados. É interessante que os OIDs sejam associados uma única vez a um objeto, ou
seja, que os identificadores de objetos removidos não sejam reaproveitados. Dessa
forma, alguns bancos de dados OO utilizam métodos hashing para que a
recuperação de objetos seja feita de forma mais eficiente (VIEIRA, 2001).
As classes, conforme Elmasri & Navathe (2002), definem um tipo de
objeto e as operações inerentes àquele tipo, ou seja, as classes são estruturas que
implementam os mesmos atributos e operações para um grupo de objetos que serão
instâncias destas classes. Além das estruturas pré-estabelecidas pelos sistemas de
gerenciamento de BDOO e pelas linguagens OO, dependendo da aplicação, outras
classes personalizadas podem ser construídas, segundo a necessidade da
modelagem (BOSCARIOLI et al, 2006). As classes são estruturas abstratas de
dados extremamente importantes na modelagem OO, pois através delas é possível
mapear diversos tipos de associações e características como vistos na realidade por
meio de mecanismos semânticos que a OO oferece como, por exemplo, os
conceitos de herança, polimorfismo e encapsulamento.
A herança entre classes permite representar hierarquias entre as
entidades identificadas na realidade do negócio. Este mecanismo permite o
mapeamento de especializações e generalizações de objetos, ou seja, uma classe,
chamada de subclasse, pode ser definida a partir de outra classe, denominada de
superclasse, herdando as instâncias dos atributos e os métodos encontrados na
superclasse. Segundo Boscarioli et al (2006), trata-se de um mecanismo muito útil
quando são identificados no domínio do problema diversos objetos que possuam
diversas características em comum e outras características singulares a certas
entidades, criando uma classe geral englobando os atributos e métodos comuns e
mantendo as diversas subclasses com suas próprias implementações. Este tipo de
31
mapeamento é denominado de generalização. A modelagem da situação contrária
também acontece (especialização). Elmasri & Navathe (2002) apresentam esses
mesmos conceitos no modelo ERE, uma extensão do modelo ER, mas esse se
difere dos princípios propostos pela OO, pois a herança é implementada como
relacionamentos entre as entidades, existindo forte comunicação entre tabelas e não
objetos independentes, como no modelo OO. A figura 3.3.1 apresenta um exemplo
de relacionamento de generalização, utilizando a UML. Como mostra a figura, os
relacionamentos que representam as generalizações possuem a notação de uma
seta de ponta vazia que vai da subclasse para a superclasse.
Figura 3.3.1 – Generalização das classes Barco e Carro em superclasse Veículo. Fonte: BOSCARIOLI, 2006.
Outro mecanismo relevante nas implementações de sistemas e
modelagem de classes é o polimorfismo. Este tipo de mecanismo, também
conhecido como sobrecarga de operador (operator overloading), permite que
diversas classes implementem uma mesma operação de forma diferente. Definindo
mais especificamente, através do polimorfismo, a OO permite que diferentes classes
possuam uma mesma assinatura de método e que seu conteúdo possa ser
desenvolvido de forma diferente. Boscarioli et al (2006) afirma que a decisão de qual
classe executará o método em um determinado instante será feita pelo sistema de
gerenciamento, tanto do banco como do compilador da linguagem, em tempo de
32
execução. Algumas linguagens de programação, como o Java, por exemplo,
implementam, automaticamente, uma generalização constante das classes criadas
pelo desenvolvedor para uma mesma superclasse pré-estabelecida. Dessa forma,
toda classe definida pelo usuário pode utilizar o polimorfismo, pois são
especializadas de uma mesma superclasse.
Para Elmasri & Navathe (2002), o encapsulamento é uma das principais
características da OO e está relacionado à ocultação de informação, conceito
existente nas linguagens de programação que seguem este paradigma. O conceito
de encapsulamento pode ser percebido na estrutura de formação dos objetos, pois
os dados do objeto são protegidos pelos métodos através de restrições de
visibilidade e as implementações destas operações, como de todo o objeto, também
não são conhecidas pelos usuários que as utilizam. Conforme Vieira (2001), o
encapsulamento determina que apenas os métodos sobre os objetos sejam visíveis
e toda sua estrutura fique oculta. De uma forma geral, o modelo OO está baseado
no encapsulamento de dados e as operações e relacionamentos sobre estes dados.
A comunicação entre objetos é realizada através de mensagens. Uma
mensagem é um estímulo provocado por um objeto sobre outro objeto que, dessa
forma, executará um determinado método conforme a mensagem recebida. Esta
mensagem pode alterar o estado do objeto passivo ou apenas obter alguma
informação dele (BORBA, 2006).
Além de representar a estrutura de atributos e operações dos objetos
através de classes, o modelo OO também representa os relacionamentos entre eles.
Os relacionamentos aqui possuem a mesma semântica daquela apresentada para
os relacionamentos no modelo ER. Contudo, mais tipos de relacionamentos poderão
ser mapeados na UML (Unified Modeling Language), obtendo maior fidelidade à
semântica da realidade modelada, como os conceitos de dependência, associação,
generalização e, derivando da associação, a agregação e a composição. Na UML,
os relacionamentos muitos-para-muitos, quando possuem atributos, geram novas
classes, chamadas de classes associativas.
Os relacionamentos que representam dependências indicam que uma
determinada classe depende dos métodos ou dados de outra classe, indicando “que
a alteração na especificação de um elemento pode afetar outro elemento que a usa,
mas não necessariamente o oposto” (SILVA & VIDEIRA, 2001: 169). Já as
33
associações representam ligações estruturais entre objetos e podem apresentar
restrições a serem implementadas.
As associações podem ser mapeadas seguindo dois formatos: agregação
e composição. A agregação, como também a composição, trata-se de associações
do tipo todo-parte, cujo lado parte é chamado de objetos-parte que compõem o lado
todo representado pelo objeto-todo. Para Bezerra (2003), na agregação, os objetos
parte podem pertencer a diversos objetos todo e são independentes da existência
deste, ou seja, excluir um objeto todo não implica em destruir objetos parte que
podem ser criados e manipulados independentemente disso. Uma situação diferente
é representada na composição, na qual os objetos parte pertencem a um único
objeto todo. Dessa forma, quando este é excluído, todos os objetos que o compõe
são destruídos. A agregação tem na UML a notação gráfica de um diamante branco
no lado todo e a composição apresenta um diamante negro (BEZERRA, 2003).
Figura 3.3.2 – Alguns tipos de relacionamentos entre classes na UML. Fonte: BORBA, 2006.
Proposta por Booch, Rumbaugh e Jacobson em 1995 e adotada como
padrão pela OMG (Object Management Group) em 1997, a UML é uma linguagem
visual para modelar sistemas sob os conceitos da OO, cujos elementos gráficos
possuem sintaxe e regras bem definidas para construção de diagramas que
34
representam todas as perspectivas dos sistemas modelados. Para Rumbaugh,
Jacobson & Booch (2004), uma característica muito importante da UML é que se
trata de um padrão de modelagem totalmente independente da tecnologia utilizada,
favorecendo o entendimento do cliente e sua participação em projetos conceituais e
lógicos de modelagem. Processos de desenvolvimento necessitam e produzem
diversos documentos textuais ou gráficos, chamados de artefatos, quando utilizam a
UML como suporte à modelagem (BEZERRA, 2003). A UML oferece diversos
elementos, distribuídos em 9 diagramas, para modelar todas as visões do sistema e
os artefatos gráficos necessários no desenvolvimento. Dentre estes diagramas, será
conceituado neste trabalho apenas o diagrama de classes, que servirá para
representar um modelo dimensional sob os conceitos da OO no modelo de classes.
O diagrama de classes da UML representa a estrutura estática dos
objetos e seus relacionamentos, desde a análise até a especificação do modelo. No
modelo de classes, de forma análoga à modelagem ER considerando os projetos
conceitual, lógico e físico, existem também projetos que modelam os diferentes
níveis do processo de desenvolvimento denominados de Modelo de Classes de
Domínio, Modelo de Classes de Especificação e Modelo de Classes de
Implementação. Como no nível conceitual, o modelo de classes de domínio
representa as classes existentes no domínio do negócio modelado, sem considerar
detalhes da tecnologia que será utilizada. Extensão deste primeiro, o modelo de
classes de especificação complementa detalhes do ambiente de software a ser
utilizado, mas ainda está em um nível alto de abstração. Já o último modelo
corresponde a este segundo modelo implementado em uma linguagem de
programação OO com detalhes mais profundos de solução técnica sob o ponto de
vista dos analistas. Nesta fase, decide-se em qual linguagem de programação,
geralmente do tipo OO, as classes serão implementadas (BEZERRA, 2003).
A fim de modelar como os objetos se encontram estruturados no sistema,
o diagrama de classes apresenta diversas regras muito bem definidas para
representar as classes e seus relacionamentos. Segundo Bezerra (2003), a
representação deve possuir, no máximo, três grupos de informações e cada um
deles pode exibir diversos elementos. O primeiro grupo de uma classe no diagrama
deve ser o seu nome e pode apresentar, também, um estereótipo informando o tipo
de domínio que aquela classe representa. Em bancos de dados OO e em sistemas
35
que devem manter os dados de um objeto armazenados, mapeia-se o estereótipo
entity ou persistente. Silva & Videira (2001) ainda complementam que a classe pode
ter um nome mais completo, tendo seu nome simples precedido pelo nome do
pacote a qual ela pertence separado pelos caracteres „::’. A segunda seção que
pode ser exibida é a lista de atributos da classe, local onde os nomes dos atributos
são apresentados, podendo exibir mais elementos como grau de visibilidade,
geralmente visibilidade privada denotada por um sinal de menos, e o tipo do atributo.
E a terceira parte é a lista de operações que, também, apresentam seus nomes e
podem apresentar parâmetros, além do grau de visibilidade e o tipo de retorno.
Rumbaugh, Jacobson & Booch (2008), apresentam, ainda, uma quarta
subdivisão na representação UML para classes, contendo as responsabilidades,
descritas como texto em formato livre.
Além das regras para representar classes, o diagrama de classes possui
um conjunto de notações para a semântica dos tipos de relacionamentos entre os
objetos mapeados no modelo. De uma forma geral, neste diagrama, os
relacionamentos são chamados de associações. As associações são exibidas
através de uma linha que liga as classes correspondentes aos objetos que se
relacionam e podem apresentar outros elementos opcionais que são utilizados
quando se deseja um diagrama mais fiel à realidade.
Conforme Rumbaugh, Jacobson & Booch (2004), a multiplicidade é a
propriedade mais importante de uma associação e exibe a quantidade de instâncias
de objetos a que um determinado objeto pode estar associado, ou seja, representa a
cardinalidade, como descrito nos modelos anteriores, entre os objetos existentes no
sistema. A notação utilizada para os relacionamentos com conectividade um-para-
um e um-para-muitos, respectivamente, é do tipo x..1 e x..*, onde x é igual a 0 ou 1,
representando participação opcional ou obrigatória de uma instância no
relacionamento. O asterisco representa a quantidade máxima de instâncias, sem
limite, que o objeto do lado x está associado. Bezerra (2003) menciona que podem
existir intervalos específicos em uma determinada multiplicidade para expressar uma
quantidade definida e obrigatória de participação de um objeto.
As associações podem apresentar outros adornos para agregar mais
significado ao relacionamento, podendo ser nomeadas, apresentar restrições e
navegabilidade, indicar sentido de leitura e visualizar papéis. Toda associação, por
36
padrão, possui caráter bidirecional.
A navegabilidade, representada por uma seta em um dos extremos da
associação, define qual classe na associação pode acessar informações de uma ou
mais instâncias da outra classe.
As restrições representam condições de modelagem ou técnicas as quais
ela esteja submetida. Segundo Silva & Videira (2001) e Bezerra (2003), as restrições
são mecanismos que permitem estender ou alterar a semântica do diagrama de
forma mais consistente, mas recomenda-se que estas sejam incluídas de forma
textual. Caso não seja possível, existe na UML uma linguagem específica para
modelar restrições, a OCL (Object Constraint Language).
Já o sentido de leitura é um elemento que informa, simplesmente, de qual
classe para qual classe os envolvidos devem ler o nome da associação a fim de
deixar mais claro o modelo.
Segundo Bezerra (2003), também é possível informar os papéis que as
classes possuem na associação, pois toda classe pode possuir um papel diferente
em toda associação. Esse tipo de recurso é pouco usado, mas muito interessante
quando se trata de uma associação reflexiva, quando uma classe está associada a
ela mesma, para o melhor entendimento do usuário. Sempre quando for difícil
representar uma determinada associação, é recomendável representar os papéis
das classes envolvidas e, no mínimo, nomear tal associação, pois assim melhora a
legibilidade do modelo (BEZERRA, 2003).
Figura 3.3.3 – Diagrama de classes baseado no modelo ER da figura 3.1.2.
37
A figura 3.3.3 acima mostra um diagrama de classes simples baseado no
diagrama do modelo ER da seção 3.1 deste trabalho. Este diagrama de classes
possui a maioria dos elementos definidos até agora. As classes da figura
apresentam as seções, de cima para baixo, que informam seu nome, a lista de
atributos e a lista de operações. As associações apresentam nomes, sentidos de
leitura e multiplicidades. Pode-se perceber a presença de uma classe-associativa de
nome Disc-Curso e a existência da associação reflexiva de nome Pré-Requisito que
apresenta os distintos papéis que a classe Disciplina possui nesta associação,
melhorando a legibilidade do modelo e informando que uma determinada Disciplina
Liberadora é pré-requisito de uma determinada Disciplina Liberada.
Como já abordado, a UML é um padrão que oferece diversos elementos e
notações bem definidas que modelam as características essenciais de uma
realidade. Sob este padrão, o modelo de classes é uma das partes mais importantes
da modelagem OO e reflete a visão estática do sistema a ser desenvolvido. Segundo
Bezerra (2003), o modelo de classes é composto pelo diagrama de classes,
componente utilizado para representar a estrutura estática modelada, e por uma
descrição textual associada. Estes conceitos se mostram muito importantes para o
desenvolvimento deste trabalho, pois Borba (2006) informa na terceira etapa do seu
modelo que existe uma conversão conceitual direta entre o modelo dimensional e o
diagrama de classes UML, representando o modelo estático dimensional segundo o
paradigma OO. Este modelo será aprofundado no capítulo a seguir.
38
4 MODELO DIMENSIONAL EM AMBIENTE DE PERSISTÊNCIA DE OBJETOS
Este capítulo descreve a metodologia proposta por Borba (2006),
aprofundando nas partes utilizadas para o modelo de desenvolvimento deste
trabalho. Além disso, apresenta o modelo referente ao Crédito Sem Barreiras (CSB),
mantido pela empresa Core Synesis, pois o foco é a modelagem para um ambiente
de persistência de objetos e não as áreas da análise de requisitos e gestão de
negócio, pré-requisitos da modelagem dimensional. Dessa forma, a estrutura do
capítulo inicia-se com a abordagem do modelo de Borba (2006), apresentando
sucintamente as ferramentas utilizadas e a empresa Core Synesis. Descreve
também o modelo dimensional do CSB e aprofunda no mapeamento deste em
diagrama de classes UML e sua implementação em um ambiente OO integrado.
Ainda são descritos alguns testes e análises de resultados, principalmente para os
exemplos de processo de carga criados, de uma base operacional para o ambiente
de persistência OO.
Partindo da análise entre as diversas metodologias divulgadas ao longo
dos anos para implementar o modelo dimensional na construção de um DW, Borba
(2006) visa atender a todos os requisitos analisados em seu modelo. Como citado no
capítulo anterior, este modelo possui 5 etapas que vão desde a definição do modelo
de negócio até o mapeamento do modelo dimensional para um BDOO, seguindo as
notações da UML e ODMG, utilizando a linguagem de definição de objetos ODL
(BORBA, 2006). Neste trabalho, a implementação foi realizada, utilizando a
linguagem orientada a objetos Java, associada ao framework de persistência de
objetos db4o.
A primeira etapa proposta por Borba (2006) consiste na definição do
modelo de negócio, na análise de requisitos junto ao cliente, a fim de contemplar as
decisões das áreas a serem atendidas pela solução de DW modelada. Conforme
Borba & Morales (2006), neste momento, os detalhes do negócio que serão base no
desenvolvimento do projeto são analisados e traduzidos para o ambiente
operacional adotado através de um modelo ER, documentando a finalidade do
projeto, o escopo da realidade analisada e os recursos técnicos que serão utilizados.
39
Logo a seguir, é realizada a geração do modelo multidimensional, ou seja,
o modelo de negócio identificado. Nesta etapa são identificados os sistemas e bases
de dados operacionais, inclusive suas funcionalidades dentro deste ambiente, para
mapear o modelo dimensional. Borba (2006) enfatiza que o modelo ER desenhado
na etapa anterior deve ser minuciosamente analisado para que possam ser
extraídas as dimensões que fazem parte do negócio, podendo indicar dimensões
implícitas a serem modeladas. A granularidade das entidades também merece
atenção, pois a partir desse estudo serão mapeados os atributos das dimensões e
os fatos do negócio a fim de definir tabelas de fatos e métricas de derivação. A
estrutura do modelo dimensional gerado poderá ser de quaisquer tipos como, os
mais conhecidos, Star Schema e Snowflake Schema. É necessário, durante a
análise, definir uma dimensão Tempo, pois o DW promove a equivalência de tempo
sob a visão do negócio, agregando dados por um determinado tipo de período,
conforme a necessidade da disposição dos dados (BORBA, 2006).
As próximas etapas da metodologia abordam a representação do modelo
dimensional em diagrama de classes UML; o mapeamento deste diagrama para um
BDOO; e, finalmente, a sua implementação. A figura 4.1 demonstra a ordem de
execução destas etapas e um esboço de toda a metodologia de Borba (2006).
Figura 4.1 – Resumo da metodologia de Borba e ordem de execução das etapas. Fonte: BORBA & MORALES (2006)
Estas etapas são descritas nas próximas seções, cada uma em seção
própria, utilizando um modelo dimensional real já definido e mantido pela Core
40
Synesis. Segue, antes disso, uma breve apresentação da empresa citada e das
ferramentas utilizadas para, além de fundamentar, exemplificar a aplicação da
metodologia de Borba (2006) sobre modelos de dados reais.
4.1 As ferramentas utilizadas
Para representar o modelo dimensional em diagrama de classes UML foi
utilizado o software Jude Community 3.2.1, disponibilizado para download no site
oficial http://jude.change-vision.com/jude-web/index.html, sendo necessário se
cadastrar gratuitamente. A codificação das classes mapeadas nesta fase foi
realizada em linguagem de programação Java, utilizando-se o ambiente de
desenvolvimento Eclipse, versão 3.2, integrado ao framework de persistência de
objetos db4o na versão 7.4, disponíveis para download, respectivamente, em seus
endereços http://www.eclipse.org e http://developer.db4o.com. É necessário instalar
plug-ins do bd4o no Eclipse para a integração. Estes podem ser baixados no site
oficial citado do db4o. Para implementar o teste de execução realizado e descrito na
última seção, foi utilizado o Oracle Express 10g para criar um ambiente operacional.
Excetuando o uso do ambiente Oracle para a implementação do banco
operacional, a escolha dos softwares utilizados ateve-se pelo fato de que estes
implementam os conceitos do paradigma OO nos níveis em que este trabalho se
baseia, desde a análise e mapeamento de modelos até a fase de implementação
para a persistência de dados.
Conforme Paterson et al (2006), o db4o é um tipo de BDOO de código
aberto que permite aos desenvolvedores de linguagens de programação OO reduzir
consideravelmente os custos envolvidos no desenvolvimento, alcançando melhorias
de performance superiores aos bancos de dados relacionais. Segundo seu site
oficial, o db4o executa consultas até 44 vezes mais rápido que algumas soluções
altamente conhecidas no mercado, como o hibernate, sendo que este apenas
oferece um mapeamento de aplicações OO para bancos de dados relacionais e não
persistência direta de objetos, como o BDOO aqui discutido (DB4OBJECTS, 2008).
A figura 4.1.1 abaixo ilustra um comparativo entre as técnicas em bancos
41
de dados relacionais e o uso do db4o para a implementação dos objetos modelados.
Observa-se que existem persistência e mapeamento diretos dos objetos no BDOO,
facilitando a consulta a esses objetos, diferentemente de um SGBD relacional
associado às técnicas de mapeamento objeto-relacional, como o hibernate, que
implementam fisicamente os objetos modelados em diversas tabelas, projetando
maior complexidade na manipulação dos mesmos.
Figura 4.1.1 – Forma de armazenamento de objetos de um SGBD relacional e o db4o. Fonte: DB4OBJECTS, 2008.
Dessa forma, além da aplicação dos conceitos do paradigma OO, a
escolha do db4o para a implementação de um modelo dimensional também se
fundamenta pelo alto desempenho conseguido nas consultas aos objetos,
principalmente por aplicações que trabalham com linguagens OO.
4.2 Modelo dimensional utilizado
O modelo utilizado para a aplicação da metodologia de Borba (2006)
trata-se do modelo dimensional do serviço Créditos Sem Barreiras (CSB),
disponibilizado pela operadora Vivo em Minas Gerais, e encontra-se implementado
no Data Mart de Vendas. Este Data Mart fornece informações referentes ao
gerenciamento de vendas da Vivo-MG e armazena os dados das ativações de
contratos de celulares de planos pré e pós-pagos, das vendas de produtos como
aparelhos e chips, das ativações de cartões e o acompanhamento entre estas
vendas e suas metas. Estes dados são disponibilizados diariamente para acesso do
usuário por meio de ferramentas OLAP.
O serviço de Crédito sem Barreiras é uma forma de venda de recarga
programada da Vivo-MG. O sistema origem permite que o cliente com um celular de
42
plano pós-pago agende a compra de créditos pré-pagos para outro celular
designado por ele. Os usuários do DW acompanham a movimentação da carteira,
adesões e cancelamentos referentes ao serviço. Existem análises por clientes pré-
pagos distintos que aderiram ao CSB e também por agendamentos. Informações
mais detalhadas como os números de celulares pós e pré-pagos, valores de crédito,
canal de compra e funcionário que efetuou a venda são extraídas diretamente da
base de ETL2 do DW, onde os dados são tratados e manipulados conforme as
demandas de negócio.
Figura 4.2.1 – Modelo dimensional CSB. Fonte: Adaptado de Core Synesis, 2008.
O modelo dimensional CSB utilizado possui duas tabelas de fatos
conectadas a outras quatro tabelas dimensionais, conforme a figura 4.2.1. Este
modelo dimensional agrupa três modelos dimensionais representados pelas suas
tabelas de fatos ADESAO_CSB e CANCELAMENTO_CSB, que armazenam
informações sobre as adesões dos clientes ao serviço e os cancelamentos
realizados, respectivamente. As outras quatro tabelas TEMPO_ANO_MES,
TIPO_CONTATO, OPERADORA e AGRUPAMENTO representam, assim, a
dimensão de tempo no negócio, com uso muito importante em ambientes DW e
consultas analíticas OLAP; por qual tipo de contato o cliente solicitou sua adesão ou
cancelamento do serviço CSB; a qual operadora o cliente solicitante ou beneficiado
pertence; e os agrupamentos de clientes por alguma característica, serviço ou
planos em comum mapeados na base de dados. Os atributos-chave estão
representados por um desenho de uma chave no modelo dimensional da figura.
43
Como descrito na seção referente à fundamentação dos modelos de
dados, mais especificamente o modelo dimensional, os atributos-chave das tabelas
de fatos são compostos por referências ou Foreign Keys das chaves primárias das
tabelas dimensionais. Quando necessário, como neste modelo, outros atributos
relevantes de um fato de negócio podem também fazer parte do grupo de atributos-
chave das tabelas fato a fim de melhorar a qualidade de resposta nas consultas
analíticas. Conforme Machado & Abreu (2004), os relacionamentos entre as tabelas
estão representados logicamente por estas Foreign Keys e, como todo modelo que
possui configuração baseada no ER, para cada valor atômico presente nestes
campos chave das tabelas fatos existe correspondente de mesmo valor no atributo-
chave daquela dimensão, permitindo assim buscar as devidas associações no
conjunto de resposta solicitado pelo usuário.
Sob uma análise mais geral e melhor entendimento, o modelo
dimensional representado acima agrupa as semânticas de negócio referentes às
informações de adesões e cancelamentos do CSB solicitados por um cliente de uma
determinada operadora através de um tipo de contato para um determinado período
de tempo. A tabela ADESAO_CSB reflete os fatos referentes às quantidades de
adesões por agendamento e por solicitações avulsas pelos clientes. Já da tabela de
fatos CANCELAMENTO_CSB extrai-se as quantidades de cancelamentos de
serviços agendados e de solicitações avulsas.
4.3 Mapeamento do modelo dimensional em UML
Com o modelo dimensional definido por meio de um esquema estrutural
como, por exemplo, o Star Schema ou Snowflake Schema, basta classificar as
entidades e suas hierarquias conforme as regras do negócio a fim de mapeá-las sob
a perspectiva orientada a objetos da UML, permitindo assim que os dados
representados sejam posteriormente agregados (BORBA, 2006). Dessa forma, como
visto nas definições acerca de classes, as tabelas dimensionais são modeladas
como classes dimensionais no diagrama correspondente da UML e as tabelas de
fatos são representadas por classes de fatos. Além de mapear as classes e seus
44
atributos para representar as tabelas do modelo, faz-se necessário também traçar os
relacionamentos e as multiplicidades entre as classes fato e suas dimensões.
No mapeamento das tabelas do modelo dimensional em classes, além de
seguir as notações de modelagem da UML, OMG e ODMG, deve-se aplicar os
padrões usados no DW pela organização. Para auxiliar as equipes envolvidas na
administração e desenvolvimento do DW, é interessante que a padronização
utilizada para identificar, explicitamente, as tabelas de fatos e as dimensões nas
consultas OLAP e em rotinas ETL seja modelada no diagrama de classes, refletindo,
conseqüentemente, sobre a codificação da mesma. Segundo Bezerra (2003), o
padrão UML propõe que os nomes de classes e relacionamentos comecem pela
primeira letra maiúscula e o restante das letras em minúsculo para cada palavra que
compõe o identificador, sem nenhum espaço ou caractere separador entre elas,
inclusive o padrão da organização que será concatenado ao nome. Somente as
siglas que permanecem inalteradas com todos os caracteres em maiúsculo. Os
atributos e métodos da classe seguem este padrão com exceção da primeira palavra
que terá todos os caracteres em minúsculo.
Conforme Borba (2006), uma das formas mais apropriadas para representar
os relacionamentos entre as classes de fatos e as classes das dimensões é por meio
de agregações compartilhadas, pois, pela semântica dos conceitos de BI em
modelos dimensionais, a tabela fato agrega as dimensões. A agregação representa
que um fato de negócio é constituído de diversas partes, as dimensões, ou seja, as
dimensões do negócio fazem parte de um fato de negócio. Somente para
exemplificar, pois em ambientes DW não existe formalmente exclusão e alteração de
dados, a exclusão de um fato não implica que as dimensões que o constituíam
devam ser excluídas, demonstrando que as informações referentes às dimensões
são independentes dos fatos ocorridos.
Após incluir as agregações, as multiplicidades devem ser mapeadas para
detalhar mais o diagrama. Nos relacionamentos entre as dimensões e a fato, a
extremidade referente às dimensões possui multiplicidade 0..1, pois estas
armazenam os dados em mais baixo nível; e a extremidade junto à fato possui
multiplicidade 1..*, pois as dimensões estão em diversas instâncias de fatos
(BORBA, 2006). Para Borba (2006), o mapeamento das multiplicidades é muito
importante quando o modelo dimensional tratado possui a estrutura de Floco de
45
Neve, pois a cardinalidade entre dimensões deve ser devidamente representada,
modelada pelo diagrama de estrutura composta. No caso deste trabalho, pelo fato
do modelo dimensional CSB apresentar-se por um esquema Estrela, este tipo
especial de diagrama não será utilizado.
Para aplicar esta etapa da metodologia, os mapeamentos acima serão
descritos logo a seguir. Tendo como base o modelo dimensional CSB e os padrões
considerados, foram modeladas as classes das dimensões TempoAnoMes,
TipoContato, Operadora e Agrupamento que correspondem, respectivamente, às
tabelas dimensionais TEMPO_ANO_MES, TIPO_CONTATO, OPERADORA e
AGRUPAMENTO. As tabelas de fatos ADESAO_CSB e CANCELAMENTO_CSB
moldaram as correspondentes classes fato AdesaoCSB e CancelamentoCSB. Pode-
se perceber no modelo dimensional utilizado que existem algumas notações de
negócio como os termos DM_VENDA, PROD, TBDWDS e TBDWDD. Estes padrões,
utilizados pela Core Synesis, possuem os seguintes significados:
DM_VENDA e PROD são owners implementados para organizar
esquemas proprietários sobre um grupo de tabelas no banco de dados
que correspondem aos ambientes do Data Mart de Vendas e as tabelas
de produção em ETL2.
TBDWDS e TBDWDD, abreviações de Tabela do DW para Dados
Sumarizados e Tabela do DW para Dados de Dimensão, são apenas
nomenclaturas incluídas nos nomes das tabelas para identificar, neste
caso, as tabelas fatos sumarizadas e as dimensões, respectivamente.
Na construção do diagrama, para implementar o último tipo de notação
acima, as abreviações CS e CD foram concatenadas aos nomes das classes para
identificar, respectivamente, as classes de fatos sumarizadas e as dimensões na
manipulação dos dados. As classes de fatos do diagrama dimensional, agora
nomeadas de CSAdesaoCSB e CSCancelamentoCSB, foram generalizadas para
uma classe CSCSB, pois elas apresentam atributos em comum, além de possuírem
dados referentes ao mesmo tipo de serviço, no caso o Crédito Sem Barreiras.
Conforme Cattell et al (2000), todo objeto em uma base de dados possui um
identificador único OID e se mostra interessante que este seja modelado nos
diagramas de dados. Borba (2006) confirma que os identificadores devem ser
representados de forma explícita, mas somente para classes de dimensão,
46
colocando-se a restrição {OID} no atributo definido para cada classe. Já os
descritores são os atributos representativos de cada classe dimensional e devem
ser, preferencialmente, textuais por serem campos de referência para o usuário,
modelados com a restrição {D} no diagrama de classes UML (BORBA, 2006). Um
padrão sugerido neste trabalho para nomear os OIDs é concatenar o termo OID e o
nome da classe correspondente sem carregar a sigla referente ao padrão CD para
reconhecimento de dimensões. Conforme as análises e padrões descritos, o
diagrama de classes CSB é apresentado na figura 4.3.1.
Figura 4.3.1 – Diagrama de classes CSB.
Percebe-se na figura acima que as classes fato CSAdesaoCSB e
CSCancelamentoCSB estão conectadas diretamente às classes de dimensões
CDTempoAnoMes, CDTipoContato, CDOperadora e CDAgrupamento, assim
representando os mesmos dois modelos dimensionais referentes às adesões e
cancelamentos do serviço CSB. Os descritores escolhidos no diagrama são,
justamente, os atributos mais significativos e que possuem o tipo String modelado
por serem atributos textuais.
Analisando Rumbaugh, Jacobson & Booch (2004), classe pode possuir
métodos que retornam e alteram diretamente os dados de seus atributos. Estes
métodos são representados pelas operações gets e sets, mas, por padrão, não é
47
necessário mapeá-los explicitamente no diagrama. Foram representadas somente
as operações addFato nas dimensões e toString para as classes fato que
correspondem, respectivamente, aos métodos para adicionar os fatos que cada
dimensão participa e a descrição dos valores internos dos fatos ocorridos, métodos
dos quais serão implementados na próxima etapa da metodologia. A classe CSCSB
criada para generalizar as classes fato foi modelada como classe abstrata, pois
mesmo contendo atributos e operações próprios, não será instanciada para
armazenar dados. Para implementar o polimorfismo no diagrama, a operação
toString definida nas classes de fatos foi mapeada também para esta classe CSCSB,
pois mesmo que o diagrama de classes seja muito usado no nível conceitual da
modelagem de dados, pode-se, conforme necessário, adicionar detalhes de
implementação (BEZERRA, 2003).
4.4 Implementação do diagrama UML no BDOO
Nesta seção está descrito o processo de implementação da etapa da
metodologia de Borba (2006) que visa codificar o script para um determinado BDOO
a partir do diagrama de classes obtido anteriormente. Para este trabalho, houve
adaptações para a geração do código referente à persistência de objetos que, na
verdade, utiliza uma linguagem de programação OO para desenvolver diretamente
as classes UML modeladas. Borba & Morales (2006) comentam que o padrão
ODMG oferece a linguagem OQL para este tipo de implementação, mas além de
não estar difundida no mercado, ela não oferece interoperabilidade e trata-se de um
padrão de codificação que será depois implementado, independente de linguagem
de programação. Interoperabilidade, segundo Vieira (2001), é a capacidade de uma
determinada aplicação em acessar diversos sistemas diferentes. Já neste trabalho a
abordagem utilizada delega aos desenvolvedores de linguagens de programação
OO, neste caso a linguagem Java, a codificação direta das classes e
relacionamentos pelo padrão UML. Java é uma linguagem altamente difundida no
desenvolvimento de softwares e oferece portabilidade através da máquina virtual
Java (SUN MICROSYSTEMS, 2009).
48
Conforme Cattell et al (2000), o modelo de objetos propõe pelo padrão
ODMG que o estado de um objeto seja representado por seus atributos e
relacionamentos. Este tipo de representação é muito importante, pois as consultas
em BDOO são feitas de acordo com os estados fornecidos, ou seja, de forma mais
específica, o framework db4o utilizado busca os objetos que possuem um
determinado estado requerido na consulta.
Na formalização do modelo de dados como também abordado no diagrama
de classes UML, foi definido que uma classe também possui operações que devem
ser representadas e, posteriormente, implementadas em métodos presentes no
escopo desta classe (RUMBAUGH, JACOBSON & BOOCH, 2004). Como citado
anteriormente, além das operações definidas explicitamente no diagrama, os
métodos implícitos também devem ser codificados, com exceção das operações sets
que não devem ser implementadas, pois, relembrando novamente, não é usual que
algum dado existente nas dimensões e nas classes de fatos seja deletado ou
alterado. Somente para ilustrar, as classes na linguagem Java são definidas pela
palavra reservada class, geralmente acompanhadas pelo termo public para que as
mesmas sejam acessíveis nas consultas realizadas pelos usuários. Na figura 4.4.1
abaixo a classe dimensional CDAgrupamento está definida em Java, conforme os
mesmos atributos definidos no diagrama de classes CSB e as operações
implementadas pelos métodos addFato e gets destes atributos.
public class CDAgrupamento {
private int codAgrupamento;
private int codTipoAgrupamento;
private String dscAgrupamento;
private ArrayList<CSCSB> listaFatos;
public int getCodAgrupamento() {
return codAgrupamento;
}
public int getCodTipoAgrupamento() {
return codTipoAgrupamento;
}
public String getDscAgrupamento() {
return dscAgrupamento;
}
public void addFato(CSCSB credito) {
this.listaFatos.add(credito);
}
}
Figura 4.4.1 – Código parcial da classe de dimensão CDAgrupamento em Java.
49
Nota-se na figura acima um tipo especial de atributo, modelado como uma
lista. Na verdade, este atributo representa o relacionamento de agregação existente
entre a classe CDAgrupamento e as classes de fatos do diagrama. Conforme
Rumbaugh, Jacobson & Booch (2004), os relacionamentos são representados em
atributos ou classes de associação pelo padrão OO. Como a própria multiplicidade
indica no diagrama, a agregação foi implementada por atributos do tipo lista de fatos
nas classes de dimensão, como no exemplo acima; e por atributos monovalorados
nas classes fato, contendo cada um os tipos das dimensões.
Refletindo agora sobre alguns detalhes de implementação, toda classe deve
possuir um método construtor para inicializar todos os seus atributos quando a
mesma é instanciada, ou seja, quando o objeto correspondente é criado. Este
método construtor recebe os valores atômicos referentes a todos os seus atributos
para as inicializações, exceto para a lista de fatos que deve ser apenas criada no
construtor, pois terá elementos adicionados nela somente quando ocorrer um fato do
qual a referida dimensão participe. Mesmo que não seja instanciada, pois não
armazenará diretamente os dados, a classe abstrata CSCSB possui um método com
estrutura semelhante à de um construtor, mas este serve somente para inicializar os
atributos que estão no mais alto nível da generalização e que serão herdados pelas
classes de fatos instanciadas.
Como as classes dimensionais possuem o atributo especial para armazenar
a lista de fatos, elas carregam também a declaração de uma biblioteca própria da
linguagem Java para permitir a implementação deste tipo de lista. Conforme Bezerra
(2003), para que o conceito estrutural de objeto seja implementado, os atributos das
classes devem possuir visibilidade privada e os métodos, inclusive os utilizados para
acessarem esses atributos, devem possuir visibilidade pública, modeladas no Java
pelas palavras reservadas private e public, respectivamente. O código completo
referente à implementação de todas as classes do diagrama dimensional CSB
definido na etapa anterior encontra-se no APÊNDICE A deste documento.
Observa-se no código Java desenvolvido que os identificadores e
descritores não estão assim explícitos, sendo que estes primeiros nem sequer
encontram-se implementados. Segundo Cattell et al (2000), os OIDs são
transparentes para os usuários e os desenvolvedores, ou seja, o OID deve ser
representado nos diagramas, mas não precisa ser codificado explicitamente: o
50
próprio sistema de gerenciamento de objetos do ambiente OO utilizado para persistir
os objetos gera, automaticamente, um OID associado ao objeto no momento em que
este é instanciado. Isto se aplica também à restrição de descritores das classes de
dimensões, pois mesmo que sejam atributos reais escolhidos pela sua
representatividade, não se faz necessário codificar esta restrição. De uma forma
geral, as restrições sobre atributos na UML são adornos que facilitam o
entendimento do modelo pelos usuários e não refletem, necessariamente, um
detalhe real de desenvolvimento (BEZERRA, 2003).
Já nas classes de fatos os atributos que correspondem às métricas foram
implementados como variáveis estáticas, usando-se a palavra reservada static. Toda
vez que um objeto de fato for criado, indicando que um novo tipo de adesão ou
cancelamento foi realizado, a métrica é incrementada automaticamente no método
construtor, conforme o tipo de serviço ocorrido. Como são atributos estáticos dentro
das classes, pelo próprio conceito de variável estática (SUN MICROSYSTEM, 2009),
estas métricas são conhecidas por todos os objetos instanciados destas classes, ou
seja, os valores pertencem mais à estrutura da classe do que do objeto criado.
Dessa forma, os valores deste tipo de atributo são visíveis para todos os objetos
que, como já discutido em seções anteriores, respeitam a mesma estrutura da
classe da qual foram instanciados. Este tipo de implementação facilita em
posteriores consultas OLAP que não sobrecarregariam o banco com cálculos de
campos derivados para obter as sumarizações, pois basta consultar o campo pelo
método get correspondente para obter esse somatório armazenado no BDOO.
4.5 Implementação e Execução de Consultas
Depois da codificação das classes sugere-se realizar a carga do novo banco
de dados OO criado ou parte dele com os dados existentes no ambiente
operacional. É neste momento que os recursos do BDOO escolhido são
verdadeiramente utilizados, pois a definição das classes pode ser feita por qualquer
linguagem de programação em ambientes de desenvolvimento diversos, inclusive
por scripts para modelar as classes, mas é no processo de carga e realização de
51
consultas que o BDOO tem seu desempenho e funcionalidades avaliadas.
De acordo com Paterson (2006), o bd4o trabalha com três formatos de
consultas: o QBE, as Native Queries e o SODA. O QBE (Query-By-Example) é o
mecanismo mais básico oferecido pelo db4o e fornece à consulta um objeto já criado
que possui o mesmo estado do objeto desejado, ou seja, o objeto externo é criado
apenas como exemplo para a consulta retornar o objeto armazenado que possui os
mesmos valores de alguns ou todos os atributos fornecidos. As Native Queries são
muito utilizadas para consultas mais complexas e são escritas com as expressões
da linguagem de programação OO utilizada, ultimamente C# ou Java. Neste tipo de
formato, informa-se ao banco um trecho de código da linguagem utilizada com toda
a lógica requerida pela consulta através de um objeto do tipo Query, próprio de uma
biblioteca do db4o. Já o formato SODA (Simple Object Data Access) é uma API que
oferece diversos tipos de objetos e métodos para realizar as consultas sob uma
perspectiva mais OO. Dessa forma, a partir de instancias de objetos próprios
suportados pelo bd4o, métodos SODA são combinados para realizar consultas que
podem retornar uma lista de objetos, o ObjectSet (PATERSON, 2006). Sobre esta
lista aplicam-se polimorfismo, encapsulamento e diversos mecanismos da OO para
processar as informações obtidas. Para realizar as cargas e consultas das classes
criadas nesta etapa, foi utilizado o formato SODA para manipular os dados e o
código correspondente encontra-se implementado no APÊNDICE B.
O novo BDOO implementado a partir do diagrama CSB é um objeto do tipo
ObjectContainer representado pela variável dwdsv no código que gera um arquivo
de extensão YAP através do método openFile do bd4o. Para inserir os dados no
banco, basta invocar o método store deste objeto, passando como parâmetro os
objetos a serem armazenados e, depois de utilizado, o método close é chamado
para encerrar a sessão com o ObjectContainer. Em ambientes DW, a carga de
dados é conhecida como ETL. De acordo com Kimball & Ross (2002), o processo de
ETL pode ser dividido em estágios como a carga e filtragem de dados diretamente
da base operacional para a área de staging, manipulação destes para melhoria de
qualidade e a efetiva gravação no Data Mart correspondente. Estes estágios são
comumente conhecidos no mercado por processos ETL1, ETL2 e ETL3.
O código implementado para os testes de carga e consulta possui dois
métodos: processoStagingProd, que agrupa os dados de staging e ETL2 inseridos; e
52
processoDMVendasAdesao, que representa os dados de ETL3 do modelo
dimensional ADESAO_CSB. Como este trabalho baseia-se em um modelo
dimensional já existente, ou seja, quando a análise de negócio junto ao cliente já foi
feita e o banco operacional não é completamente conhecido, percebe-se no código
que os valores para os primeiros estágios de carga das classes dimensionais foram
incluídos manualmente nas classes de dimensões. Esta forma de carga é conhecida
no mercado pelo termo Carga Fria e foi escolhida no teste de execução pelo fato de
não ser objeto deste trabalho detalhar os processos de carga. Conforme o site da
Sun (SUN MICROSYSTEMS, 2009), para aplicações reais, estas cargas são
facilmente implementadas via JDBC, conjunto de métodos muito utilizados
comercialmente oferecidos pela tecnologia Java para acessar bancos de dados
transacionais e mapear seus dados em objetos para, a partir disso, gravá-los no
ObjectContainer do bd4o criado.
Já para o método processoDMVendasAdesao, além das consultas em
SODA via db4o, foram utilizados os métodos da biblioteca JDBC com conexão direta
ao Oracle Express 10g. Mesmo não conhecendo o ambiente operacional a priori,
somente para dar mais consistência à fase de execução, um diagrama ER mais
simples foi modelado para simular uma consulta aos dados operacionais, combiná-
los aos dados das dimensões mapeadas e, dessa forma, gerar os objetos da classe
de fatos CSAdesaoCSB. Descrevendo de forma sucinta, pois não é o foco deste
trabalho modelar e detalhar os ambientes relacionais dos sistemas de origem, o
modelo ER apresenta as tabelas CLIENTE, PLANO, TIPO_PLANO, SERVICO,
CLIENTE_PLANO e CLIENTE_SERVICO que representam simplesmente cadastros
dos clientes da base de dados da organização, o cadastro dos planos
disponibilizados por ela, os tipos de planos, os serviços oferecidos e as tabelas
resultantes de relacionamentos n:m entre as entidades CLIENTE, SERVICO e
PLANO, pois um cliente pode ter vários serviços e planos. Cada serviço e cada
plano podem também estar associados a diversos clientes.
A intenção de esboçar um modelo ER de um suposto ambiente operacional
para o modelo dimensional CSB utilizado foi a de promover um teste de execução
um pouco mais próximo da realidade a fim de abstrair, logicamente, sobre o uso da
metodologia de Borba (2006) em projetos reais de construção de DW e controle de
carga. Na figura 4.5.1 a seguir possui um esboço do referido diagrama ER modelado
53
com alguns dos diversos elementos que a modelagem ER oferece discutidos nas
primeiras seções. Maiores detalhes a cerca do desenvolvimento do modelo em
diagrama ER, incluindo os atributos das entidades e os scripts referentes à inserção
de dados nas tabelas, encontram-se implementados em linguagem SQL no
APÊNDICE C deste documento.
Figura 4.5.1 – Esboço do modelo ER da base operacional de teste.
A primeira consulta observada no método processoDMVendasAdesao do
APÊNDICE B acessa o banco de dados operacional criado para o teste de
execução, enviando via JDBC um trecho SQL que busca determinados valores a
serem copiados para o modelo dimensional CSB implementado. A consulta deste
trecho SQL, como descrita no código, refere-se aos dados das ativações no serviço
Crédito Sem Barreiras (restricaoServico = 1) por todos os clientes de planos pós-
pagos da Vivo-MG (restricaoOperadora = 10) que possuem código DDD igual a 031
(restricaoDDD = “031”) no mês de dezembro de 2008 (restricaoTempo = 2008). Os
dados retornados referem-se aos valores de créditos ativados, a forma de
pagamento destes créditos, os prefixos de DDD dos beneficiados, os parâmetros de
tempo, qual a forma de contato da solicitação, o tipo de plano a ser utilizado para o
agrupamento de clientes e o tipo de solicitação utilizado para adesão ao CSB. Estes
valores retornados como as restrições aplicadas na consulta ao banco operacional
participam das consultas implementadas em SODA que retornam listas ObjectSet
54
dos tipos CDAgrupamento, CDOperadora, CDTipoContato e CDTempoAnoMes.
Optou-se por capturar somente o primeiro, e no caso único, objeto destas listas que
são combinados para formarem instâncias de objetos de fatos CSAdesaoCSB. Cada
instância CSAdesaoCSB é armazenada no banco OO e, logo em seguida, é
adicionada às listas de fatos das dimensões envolvidas na consulta, atualizando-as
logo em seguida no ObjectContainer. Conforme Paterson (2006), no caso em que as
listas retornem mais de um objeto, pode-se utilizar os métodos hasNext dos
ObjectSets para verificar a existência de objetos que faltam ser processados.
Pode-se perceber que os objetos referentes a essas dimensões são
buscados do banco, alterados e novamente gravados. Como já discutido, é papel do
BDOO utilizado associar um novo OID para cada novo objeto armazenado, mas o
db4o gerencia esse tipo de situação automaticamente, verificando se o objeto a ser
armazenado pelo método store é resultante de algum processamento sobre algum
objeto consultado do mesmo tipo. Caso seja, ele somente atualiza o objeto
consultado, senão um novo objeto é armazenado (PATERSON, 2006).
Por fim, para ilustrar a codificação do teste, realizou-se um busca no banco
de dados dwdsv de todas as ocorrências de objetos CSAdesaoCSB armazenados,
apresentando como resultado de execução os atributos descritores das dimensões
participantes e as métricas da própria classe de fatos através do método toString,
conforme mostrado na figura 4.5.2 abaixo.
CodAnoMesReferencia: 200812
DscTipoContato: ATENDIMENTO ELETRONICO
NomOperadora: VIVO
DscAgrupamento: CORPORATIVO
QtdAdesaoAgendamento: 1
QtdAdesaoCliente: 1
VlrCredito: 35.0
IndAtivCartao: CARTAO VISA
CodDDDAcessoPre: 032
CodAnoMesReferencia: 200812
DscTipoContato: LOJA PROPRIA
NomOperadora: VIVO
DscAgrupamento: VAREJO
QtdAdesaoAgendamento: 1
QtdAdesaoCliente: 1
VlrCredito: 22.0
IndAtivCartao: A VISTA
CodDDDAcessoPre: 033
Figura 4.5.2 – Conjunto de resposta gerado no teste de execução.
Incluindo a realização desta busca como todo o processamento anterior
55
discutido, o db4o demonstrou bom desempenho de execução, semelhante aos
custos de implementação e testes das aplicações OO pelo fato de basear suas
consultas no próprio framework oferecido pela linguagem OO hospedeira. Conforme
as informações oficiais do db4o (DB4OBJECTS, 2008), o uso deste banco de
objetos permite facilmente o armazenamento de estruturas altamente complexas de
dados, atingindo ótimo desempenho de performance em relação aos bancos de
dados objeto-relacionais existentes no mercado: o db4o pode ser executado até 44
vezes mais rápido que o MySQL com Hibernate, pois economiza cerca de 90% do
custo de desenvolvimento da camada de persistência e agiliza a comercialização em
um período de tempo até 10% menor, reduzindo o esforço da equipe de
administração de banco de dados.
56
5 CONCLUSÃO
Neste trabalho, foram descritas algumas etapas da metodologia proposta
por Borba em 2006 para aplicação de modelos dimensionais na UML e o
desenvolvimento destes em um ambiente orientado a objetos, utilizando a
persistência de dados. Focando-se no processo de modelagem de dados, pois as
etapas anteriores às aplicadas centralizam-se na análise de requisitos de negócio,
um modelo dimensional real foi escolhido para o mapeamento de seus elementos
em um diagrama de classes da UML e implementação em uma linguagem de
programação OO integrada a um banco de objetos totalmente compatível com a
plataforma utilizada. A utilização das técnicas formuladas pela metodologia
proporcionou bons resultados que refletiram alto desempenho e baixo custo de
desenvolvimento frente às tecnologias utilizadas atualmente para bancos de dados,
incluindo maior uso da abstração junto ao cliente e melhoria da semântica de
negócio promovida pela união dos ideais da UML e dos conceitos de BI.
Existem hoje no mercado diversas soluções que convergem seus
esforços sobre a tecnologia objeto-relacional a qual não suporta integralmente os
conceitos da OO. Dependendo do negócio modelado, estes conceitos devem ser
aplicados para apresentar aos envolvidos uma estrutura de armazenamento e
processamento mais próxima da semântica desejada. Esses conceitos, quando
necessários, são modelados de acordo com a abordagem relacional e devem ser
controlados no nível de interface com o usuário, exigindo retrabalho no ambiente de
produção com alto esforço de mapeamento dos objetos na aplicação para as
entidades do modelo relacional. Mesmo que, em um primeiro momento, a tecnologia
objeto-relacional seja utilizada para carregar os dados do ambiente operacional,
supostamente relacional, como foi o caso do teste de execução implementado neste
trabalho, as próximas manipulações dos dados no DW seriam somente sobre o
BDOO modelado. Quando utilizado um modelo OO visando a sua implementação
em ambientes e bancos de dados, as características e conceitos oferecidos pelo
paradigma OO são preservados e aplicados de forma direta entre o banco e as
aplicações, incluindo as cargas de dados ocorridas dentro do DW e as consultas
OLAP realizadas pelos usuários nos sistemas gerenciais.
57
Sob uma visão analítica, é perceptível que a metodologia discutida
abrange todas as etapas usuais para um processo de desenvolvimento de DW
descritas por Kimball muito utilizadas atualmente, mas seu principal destaque é a
fundamentação no paradigma da OO. Como a programação OO está cada vez mais
presente no desenvolvimento de softwares, recentemente alcançando até as
linguagens do ambiente web, e nenhuma organização sobrevive sem a implantação
e gerência de um banco de dados, é notável a compatibilidade da abordagem OO
para a modelagem de bancos de objetos.
Ainda sobre esta discussão, mas agora com uma visão mais prática,
estas mesmas organizações, com o rápido crescimento do seu volume de dados,
vêm implantando soluções de BI buscando por diferencial competitivo. Dessa forma,
pela dinâmica do mercado, é interessante que as empresas possuam uma
metodologia bem definida e ágil para a implantação de soluções inteligentes no
gerenciamento de dados do ambiente de DW modelado. A metodologia discutida
neste trabalho, como as adaptações realizadas, projeta um único processo de
conceituação, definição e implementação, utilizando uma única abordagem e
promovendo baixos custos de desenvolvimento e administração com ferramentas
muito difundidas no mercado. A partir dos conceitos abordados e a estrutura gerada
para a realização do teste de desenvolvimento (APENDICE B) realizado com o
modelo dimensional CSB mantido pela Core Synesis, a modelagem para BDOO
apresenta-se como uma opção viável para a modelagem dimensional, permitindo o
tratamento de objetos complexos, aumento da reusabilidade de código e
desempenho compatível com os modelos relacionais.
Conforme as análises acima, este trabalho possui como contribuições a
descrição do processo de implementação de modelos dimensionais relacionando os
conceitos do paradigma OO sobre seus elementos; a melhoria da representatividade
da semântica de negócio conforme a visão do cliente; a aplicação do processo de
codificação do ambiente com a linguagem de programação OO Java; e detalha o
funcionamento dos principais métodos e mecanismos do framework de persistência
de objetos db4o, mostrando-se um banco muito promissor como relatado na revisão
de literatura sobre as experiências reais de seu uso em grandes empresas.
Para trabalhos futuros, seriam interessantes pesquisas para o
aperfeiçoamento das interfaces de gerenciamento de dados em BDOO, a
58
implementação de sistemas para gerar automaticamente o diagrama de classes e o
código da linguagem OO escolhida a partir de um modelo dimensional dado e,
principalmente, o desenvolvimento de aplicações OLAP e ETL segundo o paradigma
OO com total suporte para o db4o. Dessa forma, como os mercados de e-commerce
e de BI encontram-se em expansão, sugere-se também a adaptação do framework
db4o para as linguagens de programação OO da web e a aplicação das etapas da
metodologia descritas neste trabalho para a implementação de ambientes DW ou
Data Marts sobre os assuntos de negócio modelados para o mundo virtual.
Em suma, este trabalho apresentou etapas de uma metodologia para a
implantação de ambientes de DW quando os modelos dimensionais, uma vez
modelados, são implementados seguindo definições do paradigma OO. Esta fase é
realizada em sistemas que melhoram a representação da semântica do negócio pela
UML e permitem seu desenvolvimento de forma ágil com a utilização de soluções de
programação comercialmente difundidas. O db4o surge como uma alternativa de
integração a estes sistemas para a implementação e gerenciamento de dados em
objetos persistentes. A representação do modelo dimensional através do diagrama
de classes fornece um ambiente natural de modelagem OO, para posterior
implementação conforme os padrões de desenvolvimento vigentes.
59
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janeiro de 2009.
63
APÊNDICES
APÊNDICE A – Implementação das classes do diagrama dimensional CSB
Classe de Dimensão CDTempoAnoMes:
import java.util.ArrayList;
public class CDTempoAnoMes {
private int codAnoMesReferencia;
private int codMesReferencia;
private String dscAnoMesReferencia;
private int codAnoQuadrimestreRef;
private int codAnoTrimestreReferencia;
private int codAnoReferencia;
private int qtdDiasUteisMes;
private String dscMesReferencia;
private int qtdDiasUteisRestanteAno;
private String dscAnoMesAbreviado;
private int qtdDiasTotaisMes;
private ArrayList<CSCSB> listaFatos;
public CDTempoAnoMes(int arg1, int arg2, String arg3, int arg4, int arg5,
int arg6, int arg7, String arg8, int arg9, String arg10, int arg11) {
this.codAnoMesReferencia = arg1;
this.codMesReferencia = arg2;
this.dscAnoMesReferencia = arg3;
this.codAnoQuadrimestreRef = arg4;
this.codAnoTrimestreReferencia = arg5;
this.codAnoReferencia = arg6;
this.qtdDiasUteisMes = arg7;
this.dscMesReferencia = arg8;
this.qtdDiasUteisRestanteAno = arg9;
this.dscAnoMesAbreviado = arg10;
this.qtdDiasTotaisMes = arg11;
this.listaFatos = new ArrayList<CSCSB>();
}
public int getCodAnoMesReferencia() {
return codAnoMesReferencia;
}
public int getCodAnoQuadrimestreRef() {
return codAnoQuadrimestreRef;
}
public int getCodAnoReferencia() {
return codAnoReferencia;
}
public int getCodAnoTrimestreReferencia() {
return codAnoTrimestreReferencia;
}
public int getCodMesReferencia() {
return codMesReferencia;
}
public String getDscAnoMesAbreviado() {
return dscAnoMesAbreviado;
}
public String getDscAnoMesReferencia() {
return dscAnoMesReferencia;
}
public String getDscMesReferencia() {
return dscMesReferencia;
}
public int getQtdDiasTotaisMes() {
return qtdDiasTotaisMes;
}
public int getQtdDiasUteisMes() {
return qtdDiasUteisMes;
}
public int getQtdDiasUteisRestanteAno() {
64
return qtdDiasUteisRestanteAno;
}
public void add(CSCSB credito) {
this.listaFatos.add(credito);
}
}
Classe de Dimensão CDTipoContato:
import java.util.ArrayList;
public class CDTipoContato {
private int codTipoContato;
private String indAtivCartao;
private String dscTipoContato;
private String sglTipoContato;
private String codCanalContato;
private ArrayList<CSCSB> listaFatos;
public CDTipoContato(int arg1,String arg2,String arg3,String arg4,
String arg5){
this.codTipoContato = arg1;
this.indAtivCartao = arg2;
this.dscTipoContato = arg3;
this.sglTipoContato = arg4;
this.codCanalContato = arg5;
this.listaFatos = new ArrayList<CSCSB>();
}
public int getCodTipoContato() {
return codTipoContato;
}
public String getIndAtivCartao() {
return indAtivCartao;
}
public String getDscTipoContato() {
return dscTipoContato;
}
public String getSglTipoContato() {
return sglTipoContato;
}
public String getCodCanalContato() {
return codCanalContato;
}
public void add(CSCSB credito) {
this.listaFatos.add(credito);
}
}
Classe de Dimensão CDOperadora:
import java.util.ArrayList;
public class CDOperadora {
private int codOperadora;
private int codTipoAssinatura;
private int codCompanhia;
private String nomLocalidade;
private int numSeqPlano;
private String nomTipoSegmento;
private String nomOperadora;
private String sglOperadora;
private String sqlUFOperadora;
private int codTecnologia;
private String codDDDAcesso;
private ArrayList<CSCSB> listaFatos;
public CDOperadora(int arg1, int arg2, int arg3, String arg4, int arg5,
String arg6, String arg7, String arg8, String arg9, int arg10, String arg11){
this.codOperadora = arg1;
65
this.codTipoAssinatura = arg2;
this.codCompanhia = arg3;
this.nomLocalidade = arg4;
this.numSeqPlano = arg5;
this.nomTipoSegmento = arg6;
this.nomOperadora = arg7;
this.sglOperadora = arg8;
this.sqlUFOperadora = arg9;
this.codTecnologia = arg10;
this.codDDDAcesso = arg11;
this.listaFatos = new ArrayList<CSCSB>();
}
public int getCodOperadora() {
return codOperadora;
}
public int getCodTipoAssinatura() {
return codTipoAssinatura;
}
public int getCodCompanhia() {
return codCompanhia;
}
public String getNomLocalidade() {
return nomLocalidade;
}
public int getNumSeqPlano() {
return numSeqPlano;
}
public String getNomTipoSegmento() {
return nomTipoSegmento;
}
public String getNomOperadora() {
return nomOperadora;
}
public String getSglOperadora() {
return sglOperadora;
}
public String getSqlUFOperadora() {
return sqlUFOperadora;
}
public int getCodTecnologia() {
return codTecnologia;
}
public String getCodDDDAcesso() {
return codDDDAcesso;
}
public void add(CSCSB credito) {
this.listaFatos.add(credito);
}
}
Classe de Dimensão CDAgrupamento:
import java.util.ArrayList;
public class CDAgrupamento {
private int codAgrupamento;
private int codTipoAgrupamento;
private String dscAgrupamento;
private ArrayList<CSCSB> listaFatos;
public CDAgrupamento(int arg1, int arg2, String arg3) {
this.codAgrupamento = arg1;
this.codTipoAgrupamento = arg2;
this.dscAgrupamento = arg3;
this.listaFatos = new ArrayList<CSCSB>();
}
public int getCodAgrupamento() {
return codAgrupamento;
}
public int getCodTipoAgrupamento() {
return codTipoAgrupamento;
66
}
public String getDscAgrupamento() {
return dscAgrupamento;
}
public void add(CSCSB credito) {
this.listaFatos.add(credito);
}
}
Super-Classe de Fatos CSCSB:
public abstract class CSCSB {
private double vlrCredito;
private String indFormaPagto;
private String codDDDAcessoPre;
public CSCSB(double arg1, String arg2, String arg3) {
this.vlrCredito = arg1;
this.indFormaPagto = arg2;
this.codDDDAcessoPre = arg3;
}
public double getVlrCredito() {
return vlrCredito;
}
public String getIndFormaPagto() {
return indFormaPagto;
}
public String getCodDDDAcessoPre() {
return codDDDAcessoPre;
}
public abstract String toString();
}
Classe de Fatos CSAdesaoCSB:
public class CSAdesaoCSB extends CSCSB {
private CDTempoAnoMes tempoAnoMes;
private CDTipoContato tipoContato;
private CDOperadora operadora;
private CDAgrupamento agrupamento;
private static int qtdAdesaoAgendamento = 0;
private static int qtdAdesaoCliente = 0;
public CSAdesaoCSB(int arg1,String arg2,String arg3,CDTempoAnoMes arg4,
CDTipoContato arg5,CDOperadora arg6,CDAgrupamento arg7,int tipo) {
super(arg1, arg2, arg3);
tempoAnoMes = arg4;
tipoContato = arg5;
operadora = arg6;
agrupamento = arg7;
if (tipo == 1) {
qtdAdesaoAgendamento++;
} else {
qtdAdesaoCliente++;
}
}
public CDTempoAnoMes getTempoAnoMes() {
return tempoAnoMes;
}
public CDTipoContato getTipoContato() {
return tipoContato;
}
public CDOperadora getOperadora() {
return operadora;
}
public CDAgrupamento getAgrupamento() {
return agrupamento;
}
67
public int getQtdAdesaoAgendamento() {
return qtdAdesaoAgendamento;
}
public int getQtdAdesaoCliente() {
return qtdAdesaoCliente;
}
public String toString() {
return "\nCodAnoMesReferencia: " + tempoAnoMes.getCodAnoMesReferencia() +
"\nDscTipoContato: " + tipoContato.getDscTipoContato() +
"\nNomOperadora: " + operadora.getNomOperadora() +
"\nDscAgrupamento: " + agrupamento.getDscAgrupamento() +
"\nQtdAdesaoAgendamento: " + qtdAdesaoAgendamento +
"\nQtdAdesaoCliente: " + qtdAdesaoCliente +
"\nVlrCredito: " + super.getVlrCredito() +
"\nIndAtivCartao: " + super.getIndFormaPagto() +
"\nCodDDDAcessoPre: " + super.getCodDDDAcessoPre();
}
}
Classe de Fatos CSCancelamentoCSB:
public class CSCancelamentoCSB extends CSCSB {
private CDTempoAnoMes tempoAnoMes;
private CDTipoContato tipoContato;
private CDOperadora operadora;
private CDAgrupamento agrupamento;
private static int qtdCancelamentoAgend = 0;
private static int qtdCancelamentoCliente = 0;
public CSCancelamentoCSB(int arg1, String arg2, String arg3, CDTempoAnoMes arg4,
CDTipoContato arg5, CDOperadora arg6, CDAgrupamento arg7,int tipo) {
super(arg1, arg2, arg3);
this.tempoAnoMes = arg4;
this.tipoContato = arg5;
this.operadora = arg6;
this.agrupamento = arg7;
if (tipo == 3) {
qtdCancelamentoAgend++;
} else {
qtdCancelamentoCliente++;
}
}
public CDTempoAnoMes getTempoAnoMes() {
return tempoAnoMes;
}
public CDTipoContato getTipoContato() {
return tipoContato;
}
public CDOperadora getOperadora() {
return operadora;
}
public CDAgrupamento getAgrupamento() {
return agrupamento;
}
public int getQtdCancelamentoAgend() {
return qtdCancelamentoAgend;
}
public int getQtdCancelamentoCliente() {
return qtdCancelamentoCliente;
}
public String toString() {
return "\nCodAnoMesReferencia: " + tempoAnoMes.getCodAnoMesReferencia() +
"\nDscTipoContato: " + tipoContato.getDscTipoContato() +
"\nNomOperadora: " + operadora.getNomOperadora() +
"\nDscAgrupamento: " + agrupamento.getDscAgrupamento() +
"\nQtdCancelamentoAgend: " + qtdCancelamentoAgend +
"\nQtdCancelamentoCliente: " + qtdCancelamentoCliente +
"\nVlr Credito: " + super.getVlrCredito() +
"\nInd Ativ Cartao: " + super.getIndFormaPagto() +
"\nCodDDDAcessoPre: " + super.getCodDDDAcessoPre();
}
}
68
APÊNDICE B – Implementação dos testes de carga e consulta do BDOO
Classe Principal para testes de execução:
import java.sql.Connection;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;
import oracle.jdbc.pool.OracleDataSource;
import com.db4o.Db4o;
import com.db4o.ObjectContainer;
import com.db4o.ObjectSet;
import com.db4o.query.Constraint;
import com.db4o.query.Query;
public class Principal {
public static void processoStagingProd() {
ObjectContainer dwdsv = Db4o.openFile("C:/DWDSV/DWDSV.yap");
try {
dwdsv.store(new CDTempoAnoMes(200812,12,"DEZEMBRO DE 2008",
200803,200804,2008,22,"DEZEMBRO",0,"2008DEZ",31));
dwdsv.store(new CDTempoAnoMes(200901,01,"JANEIRO DE 2009",
200901,200901,2009,21,"JANEIRO",233,"2009JAN",31));
dwdsv.store(new CDTipoContato(1,"SIM","ATENDIMENTO ELETRONICO",
"URA","1054"));
dwdsv.store(new CDTipoContato(2,"SIM","LOJA PROPRIA","LJP","LJPAP"));
dwdsv.store(new CDOperadora(10,2,1,"BELO HORIZONTE",15,"ULTRA",
"Vivo","Vivo","MG",3,"031"));
dwdsv.store(new CDOperadora(10,2,2,"JUIZ DE FORMA",12,"ESPECIAL",
"Vivo","Vivo","MG",2,"032"));
dwdsv.store(new CDAgrupamento(1,2,"CORPORATIVO"));
dwdsv.store(new CDAgrupamento(2,2,"SERVIÇOS I"));
} catch (Exception e) {
System.out.println("Erro na manipulacao do DW em Staging.");
} finally {
dwdsv.close();
}
}
public static void processoDMVendasAdesao() {
ObjectContainer dwdsv = Db4o.openFile("C:/DWDSV/DWDSV.yap");
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521/XE";
Constraint restrição;
/* Parâmetros incluídos pelo desenvolvedor conforme a semântica da demanda ETL */
int restricaoServico = 1;
int restricaoTempo = 200812;
int restricaoOperadora = 10;
String restricaoDDD = "031";
String select = "SELECT CS.VLR_CREDITO VLR_CREDITO, " +
" CS.DSC_FORMA_PAGTO DSC_FORMA_PAGTO, " +
" SUBSTR (CS.NUM_BENEFICIADO,1,3) NUM_PRE_DDD, " +
" CS.COD_CONTATO COD_CONTATO, " +
" PL.COD_TIPO COD_AGRUPAMENTO, " +
" CS.COD_TIPO_SOL COD_SOLICITACAO " +
"FROM CLIENTE CL, " +
" CLIENTE_SERVICO CS, " +
" CLIENTE_PLANO CP, " +
" PLANO PL " +
"WHERE CL.COD_CLIENTE = CS.COD_CLIENTE " +
" AND CL.COD_CLIENTE = CP.COD_CLIENTE " +
" AND PL.COD_PLANO = CP.COD_PLANO " +
" AND CS.NUM_BENEFICIADO IS NOT NULL " +
" AND CS.COD_SERVICO = " + restricaoServico +
" AND SUBSTR (CL.NUM_CELULAR,1,3) = '" + restricaoDDD + "'" +
" AND TO_NUMBER (" +
" TO_CHAR(CS.DATA_INICIO,'YYYYMM')" +
" ) = " + restricaoTempo;
try {
OracleDataSource dbREL = new OracleDataSource();
dbREL.setURL(url);
Connection conexao = dbREL.getConnection("SYSTEM", "DBDSV");
69
Statement transacao = conexao.createStatement();
ResultSet queryREL = transacao.executeQuery(select);
while (queryREL.next()) {
double valorCredito = queryREL.getDouble("VLR_CREDITO");
String formaPagamento = queryREL.getString("DSC_FORMA_PAGTO");
String numeroPreDDD = queryREL.getString("NUM_PRE_DDD");
int restricaoContato = queryREL.getInt("COD_CONTATO");
int restricaoAgrupamento = queryREL.getInt("COD_AGRUPAMENTO");
int restricaoSolicitacao = queryREL.getInt("COD_SOLICITACAO");
Query query = dwdsv.query();
query.constrain(CDTempoAnoMes.class);
query.descend("codAnoMesReferencia").constrain(restricaoTempo);
CDTempoAnoMes tempo = (CDTempoAnoMes) query.execute().next();
query = dwdsv.query();
query.constrain(CDTipoContato.class);
query.descend("codTipoContato").constrain(restricaoContato);
CDTipoContato contato = (CDTipoContato) query.execute().next();
query = dwdsv.query();
query.constrain(CDOperadora.class);
restricao = query.descend("codDDDAcesso").constrain(restricaoDDD);
query.descend("codOperadora").constrain(restricaoOperadora)
.and(restricao);
CDOperadora operadora = (CDOperadora) query.execute().next();
query = dwdsv.query();
query.constrain(CDAgrupamento.class);
query.descend("codAgrupamento").constrain(restricaoAgrupamento);
CDAgrupamento agrupamento = (CDAgrupamento) query.execute().next();
CSAdesaoCSB adesao = new CSAdesaoCSB(valorCredito,formaPagamento,
numeroPreDDD,tempo,contato,operadora,agrupamento,
restricaoSolicitacao);
dwdsv.store(adesao); tempo.add(adesao);
dwdsv.store(tempo);
contato.add(adesao);
dwdsv.store(contato);
operadora.add(adesao);
dwdsv.store(operadora);
agrupamento.add(adesao);
dwdsv.store(agrupamento);
}
conexao.close();
queryREL.close();
transacao.close();
} catch (Exception e) {
System.out.println("Erro na manipulacao dos bancos em DMVendasAdesao.");
} finally {
dwdsv.close();
}
}
public static void main(String[] args) {
processoStagingProd();
processoDMVendasAdesao();
ObjectContainer dwdsv = Db4o.openFile("C:/DWDSV/DWDSV.yap");
try {
// Obtendo todos os fatos de CSB referentes às adesões
ObjectSet<CSAdesaoCSB> adesao = dwdsv.queryByExample(CSAdesaoCSB.class);
while (adesao.hasNext()) {
System.out.println(adesao.next().toString());
}
} catch (Exception e) {
System.out.println("Erro na manipulacao do DW em Producao.");
} finally {
dwdsv.close();
}
}
}
70
APÊNDICE C – Modelagem ER de Base Operacional de Teste
Script SQL de criação e inserção de dados do banco operacional:
CREATE TABLE CLIENTE (
COD_CLIENTE NUMBER(5) NOT NULL,
NOM_CLIENTE VARCHAR2(20) NOT NULL,
NUM_CELULAR VARCHAR2(11) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_CLIENTE PRIMARY KEY (COD_CLIENTE)
);
INSERT INTO CLIENTE VALUES (1000,'JOÃO SILVA','03199998877');
INSERT INTO CLIENTE VALUES (2000,'JOSÉ CARLOS','03197661100');
INSERT INTO CLIENTE VALUES (3000,'RUAN JULIO','03298991819');
INSERT INTO CLIENTE VALUES (4000,'FABIO SOUZA','03396559655');
CREATE TABLE TIPO_PLANO (
COD_TIPO NUMBER(2) NOT NULL,
NOM_TIPO VARCHAR2(20) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_TIPO PRIMARY KEY (COD_TIPO)
);
INSERT INTO TIPO_PLANO VALUES (1,'CORPORATIVO');
INSERT INTO TIPO_PLANO VALUES (2,'VAREJO');
CREATE TABLE PLANO (
COD_PLANO NUMBER(2) NOT NULL,
NOM_PLANO VARCHAR2(20) NOT NULL,
COD_TIPO NUMBER(2) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_PLANO PRIMARY KEY (COD_PLANO),
CONSTRAINT FK_TIPO_PLANO FOREIGN KEY (COD_TIPO)
REFERENCES TIPO_PLANO (COD_TIPO)
);
INSERT INTO PLANO VALUES (1,'VIVO CONTA',1);
INSERT INTO PLANO VALUES (2,'VIVO CONTROLE',2);
INSERT INTO PLANO VALUES (3,'VIVO PRE',2);
CREATE TABLE CLIENTE_TEM_PLANO (
COD_CLIENTE NUMBER(5) NOT NULL,
COD_PLANO NUMBER(5) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_CLIENTE_PLANO PRIMARY KEY (COD_CLIENTE,COD_PLANO),
CONSTRAINT FK_CLIENTE_PLANO FOREIGN KEY (COD_CLIENTE)
REFERENCES CLIENTE (COD_CLIENTE),
CONSTRAINT FK_PLANO_CLIENTE FOREIGN KEY (COD_PLANO)
REFERENCES PLANO (COD_PLANO)
);
INSERT INTO CLIENTE_TEM_PLANO VALUES (1000,1);
INSERT INTO CLIENTE_TEM_PLANO VALUES (2000,2);
INSERT INTO CLIENTE_TEM_PLANO VALUES (3000,3);
INSERT INTO CLIENTE_TEM_PLANO VALUES (4000,3);
CREATE TABLE SERVICO (
COD_SERVICO NUMBER(5) NOT NULL,
NOM_SERVICO VARCHAR2(30) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_SERVICO PRIMARY KEY (COD_SERVICO)
);
INSERT INTO SERVICO VALUES (1,'CREDITO SEM BARREIRAS');
INSERT INTO SERVICO VALUES (2,'FALE FACIL');
CREATE TABLE CLIENTE_PEDE_SERVICO (
COD_CLIENTE NUMBER(5) NOT NULL,
COD_SERVICO NUMBER(5) NOT NULL,
DATA_INICIO DATE NOT NULL,
DATA_FINAL DATE NULL,
VLR_CREDITO NUMBER(5,2) NOT NULL,
DSC_FORMA_PAGTO VARCHAR2(20) NOT NULL,
71
COD_CONTATO NUMBER(2) NOT NULL,
NUM_BENEFICIADO VARCHAR2(11) NULL,
COD_TIPO_SOL NUMBER(2) NOT NULL,
CONSTRAINT PK_CLIENTE_SERVICO PRIMARY KEY (COD_CLIENTE,COD_SERVICO),
CONSTRAINT FK_CLIENTE_SERVICO FOREIGN KEY (COD_CLIENTE)
REFERENCES CLIENTE (COD_CLIENTE),
CONSTRAINT FK_SERVICO_CLIENTE FOREIGN KEY (COD_SERVICO)
REFERENCES SERVICO (COD_SERVICO)
);
INSERT INTO CLIENTE_PEDE_SERVICO VALUES (
1000,1,'24-12-2008',NULL,35,'CARTAO VISA',1,'03298991819',1
);
INSERT INTO CLIENTE_PEDE_SERVICO VALUES (
1000,2,'30-12-2008',NULL,50,'A VISTA',1,'03298991819',2
);
INSERT INTO CLIENTE_PEDE_SERVICO VALUES (
2000,1,'10-12-2008',NULL,22,'A VISTA',2,'03396559655',2
);
INSERT INTO CLIENTE_PEDE_SERVICO VALUES (
2000,2,'05-01-2009',NULL,15,'MASTERCARD',1,NULL,1
);
72
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